Pendugaan Parameter (II) Pertemuan 10

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pengujian Hipotesis.
Advertisements

Pendugaan Parameter.
Chapter 11 k- Fold Cross Validation
Bayesian: Multi-Parameter Model
Common Effect Model.
Regresi linier sederhana
ESTIMASI.
Pertemuan 02 Ukuran Numerik Deskriptif
1 Pertemuan 02 Ukuran Pemusatan dan Lokasi Matakuliah: I Statistika Tahun: 2008 Versi: Revisi.
Pendugaan Parameter Proporsi dan Varians (Ragam) Pertemuan 14 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
Sampling Methods Beberapa istilah
1 Pertemuan 11 Analisis data -II Matakuliah: I0082/Analisis dan Perancangan survai Tahun: 2005 Versi: revisi.
Population and sample. Population is complete actual/theoretical collection of numerical values (scores) that are of interest to the researcher. Simbol.
1 Pertemuan 10 Fungsi Kepekatan Khusus Matakuliah: I0134 – Metode Statistika Tahun: 2007.
Pertemuan 03 Ukuran Penyimpangan (Variasi)
PENDUGAAN PARAMETER Pertemuan 7
Uji Goodness of Fit : Distribusi Multinomial
Pertemuan 07 Peluang Beberapa Sebaran Khusus Peubah Acak Kontinu
Pertemuan 18 Debit Rancangan
Sebaran Peluang Kontinu (I) Pertemuan 7 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
1 Pertemuan #2 Probability and Statistics Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan #3 Probability Distribution Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan 24 Matakuliah: I0214 / Statistika Multivariat Tahun: 2005 Versi: V1 / R1 Analisis Struktur Peubah Ganda (IV): Analisis Kanonik.
Sebaran Peluang Kontinu (II) Pertemuan 8 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
Ukuran Pemusatan dan Lokasi Pertemuan 03 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
STATISTICAL INFERENCE PART VI HYPOTHESIS TESTING 1.
Ukuran Penyimpangan atau Disversi Pertemuan 04
PROBABILITY DISTRIBUTION
STATISTIKA CHATPER 4 (Perhitungan Dispersi (Sebaran))
Statistik TP A Pengujian Hipotesis Satu Populasi (Mean dan Proporsi)
Rancangan Percobaan (II) Pertemuan 26
Sebaran Peluang Diskrit (II) Pertemuan 6
Estimasi.
Uji Goodness of Fit : Distribusi Multinomial
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Distribusi Sampling Juweti Charisma.
Teori Sampling dan Distribusi Sampling
Pengujian Hipotesis (I) Pertemuan 11
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Uji Hipotesis Dua Sampel
Pertemuan 25 Uji Kesamaan Proporsi
Presentasi Statistika Dasar
Pendugaan Parameter (I) Pertemuan 9
Sebaran Normal Ganda (I)
PENDUGAAN PARAMETER Pertemuan 8
Sebaran Peluang (II) Pertemuan 4
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (IV)
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (V)
T-test independen untuk varian tidak sama (assumed unequal variance)
T-test independen untuk varian tidak sama
Analisis Ragam Peubah Ganda (MANOVA III)
Pengujian Kesetangkupan (II) Pertemuan 14
Uji Kesamaan Proporsi dan Uji Kebebasan Pertemuan 24
Pertemuan Kesembilan Analisa Data
Estimasi.
Pertemuan Kesepuluh Data Analysis
Pertemuan 09 Pengujian Hipotesis 2
Fungsi Kepekatan Peluang Khusus Pertemuan 10
Eksperimen Satu Faktor: (Disain RAL)
Pertemuan 05 Ukuran Deskriptif Lain
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Semester Pendek FMIPA UGM 2005
Pertemuan 21 dan 22 Analisis Regresi dan Korelasi Sederhana
BAB 10 STATISTIK INFEREN TENTANG DUA POPULASI
TEORI PROBABILITAS by WAHYUYANTI (WYT)
TWO SAMPLE TEST OF HYPOTHESIS
KULIAH KE 9 Elementary Statistics Eleventh Edition
Kuliah ke.7 Elementary Statistics Eleventh Edition
Hypothesis Testing Niniet Indah Arvitrida, ST, MT SepuluhNopember Institute of Technology INDONESIA 2008.
Pendugaan Parameter. Populasi : Parameter Sampel : Statistik Statistik merupakan PENDUGA bagi parameter populasi PENDUGA TAK BIAS DAN MEMPUNYAI RAGAM.
Transcript presentasi:

Pendugaan Parameter (II) Pertemuan 10 Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2008 Pendugaan Parameter (II) Pertemuan 10

Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Mahasiswa dapat menghitung pendugaan nilai tengah populasi (C3) Mahasiswa dapat menghitung pendugaan ragam populasi (C3) Mahasiswa dapat menghitung pendugaan proporsi populasi (C3) Bina Nusantara

Outline Materi Pendugaan Nilai tengah Pendugaan Ragam Pendugaan Proporsi Bina Nusantara

Jenis Penduga Point Estimate A single-valued estimate. A single element chosen from a sampling distribution. Conveys little information about the actual value of the population parameter, about the accuracy of the estimate. Confidence Interval or Interval Estimate An interval or range of values believed to include the unknown population parameter. Associated with the interval is a measure of the confidence we have that the interval does indeed contain the parameter of interest. Bina Nusantara

Selang Kepercayaan (1-a )100% We define as the z value that cuts off a right-tail area of under the standard normal curve. (1-) is called the confidence coefficient.  is called the error probability, and (1-)100% is called the confidence level. 5 4 3 2 1 - . Z f ( z ) S t a n d r N o m l D i s b u z n ± a s 2 (1 - )100% Conf idence Int erval: x Bina Nusantara

Selang Kepercayaan untuk  bila  Tidak Diketahui A (1-)100% confidence interval for  when  is not known (assuming a normally distributed population): where is the value of the t distribution with n-1 degrees of freedom that cuts off a tail area of to its right. Bina Nusantara

Penduga Selang untuk Proporsi Bina Nusantara

Selang Kepercayaan untuk Ragam A (1-)100% confidence interval for the population variance * (where the population is assumed normal): where is the value of the chi-square distribution with n-1 degrees of freedom that cuts off an area to its right and is the value of the distribution that cuts off an area of to its left (equivalently, an area of to its right). * Note: Because the chi-square distribution is skewed, the confidence interval for the population variance is not symmetric Bina Nusantara

Selang Kepercayaan untuk Beda Dua Mean Populasi A large-sample (1-)100% confidence interval for the difference between two population means, 1- 2 , using independent random samples: Bina Nusantara

When sample sizes are small (n1< 30 or n2< 30 or both), and both populations are normally distributed, the test statistic has approximately a t distribution with degrees of freedom given by (round downward to the nearest integer if necessary): Bina Nusantara

Pendugaan Ragam Gabungan A pooled estimate of the common population variance, based on a sample variance s12 from a sample of size n1 and a sample variance s22 from a sample of size n2 is given by: The degrees of freedom associated with this estimator is: df = (n1+ n2-2) The pooled estimate of the variance is a weighted average of the two individual sample variances, with weights proportional to the sizes of the two samples. That is, larger weight is given to the variance from the larger sample. Bina Nusantara

Selang Kepercayaan menggunakan Ragam Gabungan A (1-) 100% confidence interval for the difference between two population means, 1- 2 , using independent random samples and assuming equal population variances: Bina Nusantara

Selang Kepercayaan Beda Dua Proporsi A (1-) 100% large-sample confidence interval for the difference between two population proportions: Bina Nusantara

Selang kepercayaan Rasio Dua Ragam Bina Nusantara

Penutup Sampai saat ini Anda telah mempelajari pendugaan titik dan selang, baik untuk satu populasi maupun dua populasi Untuk dapat lebih memahami penggunaan pendugaan tersebut, cobalah Anda pelajari materi penunjang, dan mengerjakan latihan Bina Nusantara