STATISTIK II Pertemuan 5: Distribusi Sampling (Lanjutan)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
VI. ESTIMASI PARAMETER Estimasi Parameter : Metode statistika yang berfungsi untuk mengestimasi/menduga/memperkirakan nilai karakteristik dari populasi.
Advertisements

TEORI PENDUGAAN STATISTIK
BAB XV Distribusi Sampel
Bab 5 Distribusi Sampling
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
Kuliah ke 9 ESTIMASI PARAMETER SATU POPULASI
DISTRIBUSI SAMPLING Inne Novita Sari.
Distribusi Sampling Distribusi Rata-rata, Proporsi, Selisih dan Jumlah Rata-rata, Selisih Proporsi.
DISTRIBUSI SAMPLING Inne Novita Sari.
VI. ESTIMASI PARAMETER Estimasi Parameter : Metode statistika yang berfungsi untuk mengestimasi/menduga/memperkirakan nilai karakteristik dari populasi.
STATISTIK II Pertemuan 3: Probabilitas dan Distribusi Probabilitas
STATISTIKA Pertemuan 5: Distribusi Peluang Normal Dosen Pengampu MK:
STATISTIK1 Pertemuan 3-4: Ukuran Pemusatan Dosen Pengampu MK:
STATISTIK 1 Pertemuan 5: Ukuran Pemusatan dan Penyebaran Data Kelompok
STATISTIK II Pertemuan 10: Interval Konfidensi Selisih Dua Sampel
STATISTIK II Pertemuan 4: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIK BISNIS Pertemuan 11: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIK II Pertemuan 3: Probabilitas dan Distribusi Probabilitas
STATISTIK II Pertemuan 6: Pengujian Hipotesis Satu Sampel
STATISTIK II Pertemuan 5: Pengujian Hipotesis Sampel Besar (n≥30)
STATISTIK II Pertemuan 14: Analisis Regresi dan Korelasi
STATISTIKA Pertemuan 7: Pengujian Hipotesis 1 Populasi
STATISTIK1 Pertemuan 5: Ukuran Penyebaran Dosen Pengampu MK:
DISTRIBUSI SAMPLING STATISTIK
STATISTIK II Pertemuan 6: Metode Sampling Dosen Pengampu MK:
STATISTIKA 2 Pertemuan 11: Pengujian Hipotesis Sampel Besar (n≥30)
STATISTIK II Pertemuan 3: Metode Sampling dan Distribusi Sampling
DISTRIBUSI SAMPLING Inne Novita Sari.
DISTRIBUSI SELISIH PROPORSI
STATISTIK II Pertemuan 12: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIK II Pertemuan 5: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIK II Pertemuan 4: Distribusi Sampling Dosen Pengampu MK:
STATISTIK1 Pertemuan 3: Ukuran Pemusatan dan Penyebaran
STATISTIK BISNIS Pertemuan 9: Probabilitas dan Distribusi Probabilitas
STATISTIK BISNIS Pertemuan 11: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
Distribusi Probabilitas Kontinyu
STATISTIK Pertemuan 6: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
STATISTIK II Pertemuan 7: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIK II Pertemuan 9: ANOVA (SPSS) Dosen Pengampu MK:
TEORI PENDUGAAN STATISTIK
STATISTIK 1 Pertemuan 4: Ukuran Pemusatan dan Penyebaran Data Kelompok
STATISTIK BISNIS Pertemuan 13: Pengujian Hipotesis dan ANOVA
Bab 5. Teori Pendugaan PENDUGAAN TUNGGAL
STATISTIK II Pertemuan 2: Probabilitas dan Distribusi Probabilitas
STATISTIK Pertemuan 6: Teori Estimasi (Interval Konfidensi)
STATISTIK II Pertemuan 13: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
STATISTIK II Pertemuan 9: Pengujian Hipotesis Satu Sampel
Estimasi.
STATISTIK II Pertemuan 5-6: Metode Sampling dan Interval Konfidensi
STATISTIKA Pertemuan 3: Ukuran Pemusatan dan Penyebaran
STATISTIK II Pertemuan 5: Metode Sampling dan Interval Konfidensi
Distribusi Sampling Tujuan Pembelajaran :
STATISTIK BISNIS Pertemuan 12: Interval Konfidensi Selisih Dua Rata-rata Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
TEORI PENDUGAAN STATISTIK
STATISTIKA Pertemuan 7: Pengujian Hipotesis 1 Populasi
Kelompok 5 Nama Kelompok : Ari Eka Saputri Rani Haryani Syafira Ulfah
STATISTIK II Pertemuan 12: Analisis Regresi dan Korelasi
STATISTIK II Pertemuan 9: Interval Konfidensi Satu Sampel
Bab 5 Distribusi Sampling
STATISTIK II Pertemuan 3-4: Metode dan Distribusi Sampling
STATISTIK II Pertemuan 11-12: Pengujian Hipotesis Sampel Besar (n≥30)
TUGAS 2.
STATISTIK II Pertemuan 3: Metode Sampling dan Distribusi Sampling
TEORI PENDUGAAN SECARA STATISTIK
STATISTIK1 Pertemuan 3-4: Ukuran Pemusatan Dosen Pengampu MK:
STATISTIK II Pertemuan 7: Pengujian Hipotesis Sampel Kecil (n<30)
TEORI PENDUGAAN STATISTIK
STATISTIK II Pertemuan 4: Interval Konfidensi Dosen Pengampu MK:
Distribusi Sampling Menik Dwi Kurniatie, S.Si., M.Biotech.
Distribusi Sampling.
Transcript presentasi:

STATISTIK II Pertemuan 5: Distribusi Sampling (Lanjutan) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si

Distribusi Sampling Proporsi π =proporsi populasi yang memiliki karakteristik teramati Proporsi sampel (p) estimasi dari π: 0 ≤ p ≤ 1 p mendekati distribusi normal jika n besar Chap 7-2

Distribusi Sampling p Mendekati distribusi normal jika: dimana dan P( ps) .3 .2 .1 p 0 . 2 .4 .6 8 1 (dimana π = proporsi populasi)

Nilai Z untuk Proporsi Standarisasi p  Z value dengan rumus:

Contoh: Dist. Sampling Proporsi Jika diasumsikan proporsi pemilih yang mendukung calon A adalah π = 0.4, berapa peluang bahwa dari sampel berukuran 200 pemilih, peluang proporsi sampel yang memilih calon A antara 0.40 sampai 0.45? i.e.: jika π = 0.4 dan n = 200, berapa P(0.40 ≤ p ≤ 0.45) ?`

Contoh jika π = 0.4 dan n = 200, berapa P(0.40 ≤ p ≤ 0.45) ? Tentukan : Konversi ke Normal standar

Distribusi normal standar Contoh jika π = 0.4 dan n = 200, berapa P(0.40 ≤ p ≤ 0.45) ? Dari tabel normal: P(0 ≤ Z ≤ 1.43) = 0.9236 – 0.5000 = 0.4236 Distribusi normal standar Distribusi sampling 0.4236 Standarisasi 0.40 0.45 1.43 p Z

Latihan Dari contoh sebelumnya, hitunglah berapa probabilitas proporsi sampel yang memilih calon A lebih dari 0.50.

Latihan 4. Diketahui persentase rumah yg dikontrakkan di Lowokwaru mencapai 35% dr total rumah yg ada. Salah satu perumahan yg ada di Lowokwaru adalah perum. Joyogrand. Jika di perum. tsb terdapat sekitar 100 unit rumah, hitung probabilitas bahwa persentase rumah yg dikontrakkan di perum tsb lebih dari 50%? probabilitas bahwa persentase rumah yg dikontrakkan di perum tsb antara 35-40%?

Faktor Koreksi Faktor koreksi adalah usaha untuk memperbaiki hasil estimasi parameter jika diketahui ukuran populasi (N). Faktor koreksi diterapkan jika rasio n/N > 0.05 Standar deviasi rata-rata Standar deviasi proporsi

Contoh [2] 4. Diketahui persentase rumah yg dikontrakkan di Lowokwaru mencapai 35% dr total rumah yg ada sebanyak 1200 rumah. Salah satu perumahan yg ada di Lowokwaru adalah perum. Joyogrand. Jika di perum. tsb terdapat sekitar 100 unit rumah, hitung probabilitas bahwa persentase rumah yg dikontrakkan di perum tsb lebih dari 50%? probabilitas bahwa persentase rumah yg dikontrakkan di perum tsb antara 35-40%?

Distribusi Sampling Selisih Rata-rata Nilai Z dari distribusi sampling :

Contoh - Biaya kontrak sebuah rumah di daerah Lowokwaru secara umum berdistribusi normal dengan mean=15 juta rupiah/th dan standar deviasi=3 juta rupiah/th. Di sisi lain, biaya kontrak rumah di daerah Sawojajar berdistribusi normal dengan mean=8 juta rupiah/th dan standar deviasi=2 juta rupiah/th Berapa probabilitas selisih biaya kontrak rumah di Lowokwaru dan Sawojajar lebih dari 5 juta/tahun jika terdapat 9 rumah yang dikontrakkan di Lowokwaru dan 16 rumah dikontrakkan di Sawojajar?

Latihan Kinerja dari suatu perusahaan dapat dilihat berdasarkan harga saham. Rata2 harga saham PT. A selama 9 hari adalah 100 per lembar dg standar deviasi 25, sedangkan harga saham PT. B selama 16 hari adalah 150 per lembar dg standar deviasi 30 per lembar. Berapa probabilitas selisih rata2 harga saham PT. A dan PT. B kurang dari 30 per lembar?

Distribusi Sampling Selisih Proporsi Nilai Z dari distribusi sampling :

Contoh Omzet UKM di Kota Malang sepanjang tahun 2015 adalah 15% dan di Kota Batu sebesar 12%. Jika BRI berencana memberi kredit kepada 300 UKM di Kota Malang dan 400 UKM di Kota Batu, berapa probabilitas selisih persentase omzet UKM di Kota Malang 5% lebih besar daripada Kota Batu?