PENCARIAN DISTRIBUSI.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Statistika Nonparametrik
Advertisements

Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
ANALISIS KORELASI.
Pertemuan 6 UJI HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPLE TUNGGAL)
Pendahuluan Landasan Teori.
Distribusi Probabilitas
Uji Kolmogorov Smirnov
Distribusi Gamma dan Chi Square
LOADING....
Pendugaan Parameter Pendugaan Titik dan Pendugaan Selang
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
Statistika Multivariat
Uji Kolmogorov-Smirnov dan Uji Shapiro Wilk untuk Uji Normalitas
UJI HOMOGINITAS VARIANS
KOLMOGOROV-SMIRNOV Diperkenalkan ahli Matematik asal Rusia: A. N. Kolmogorov (1933) and Smirnov (1939) Digunakan untuk ukuran sampel yang lebih kecil.
Contoh Soal dan Pembahasan uji Kolmogorov-smirnov dan shapiro wilk
Bab 11B Nonparametrik: Data Peringkat II Bab 11B
TUGAS praktikum METODE STATISTIk
Pengujian Hipotesis Parametrik1
UJI NORMALITAS Kolmogorov-Smirnov & Chi-Square Oleh: Roni Saputra, M
DISTRIBUSI DISTRIBUSI NORMAL PENDEKATAN NORMAL UNTUK BINOMIAL
Universitas Negeri Malang Oleh : SENO ISBIYANTORO ( ) STATISTIK PARAMETRIK & NON-PARAMETRIK.
UJI NORMALITAS DAN HOMOGENITAS
Uji Hipotesis.
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
Soal Distribusi Kontinu
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
STATISTIKA INFERENSIAL
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL GANDA)
UJI HIPOTESIS (2).
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Distribusi Normal.
STATISTIK INDUSTRI.
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
Distribusi Normal.
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
DISTRIBUSI SAMPLING STATISTIK
Uji Persyaratan Analisis Data
STATISTIK MULTIVARIAT
Metode Statistik Non Parametrik
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
PENGANTAR STATISTIKA.
EKSTRAKURIKULER : DATA ANALYSIS
Dalam uji hipotesis, dibandingkan 2 parameter dari 2 populasi:
Uji Goodness of Fit : Distribusi Normal
DISTRIBUSI NORMAL Data merupakan data kontinu (interval atau rasio)
BAB 14 PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL
TUGAS MANDIRI DIKUMPULKAN RABU, 6 APRIL 2011
INFERENSI VEKTOR MEAN 1 Statistik Hotelling’s 2
Statistika Multivariat
Statistika Parametrik & Non Parametrik
UJI NORMALITAS DAN HOMOGENITAS
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA).
HARGA HARAPAN.
UJI RATA-RATA.
PENGUJIAN HIPOTESIS Anik Yuliani, M.Pd.
Distribusi t Untuk sampel ukuran , taksiran yang baik dapat diperoleh dengan menggunakan . Bila memberikan taksiran.
Ukuran Penyebaran Data
Pertemuan ke 12.
Analisis Variansi.
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
Uji Normalitas dengan Statistik Kolmogorov-Smirnov
HARGA HARAPAN.
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
Transcript presentasi:

PENCARIAN DISTRIBUSI

Data  dapat ditanyakan : dari distribusi mana data tersebut berasal. Data sesuai dengan distribusi yang biasa dikenal. Contoh : data berasal dari populasi berdistribusi normal dengan mean μ dan variansi 2. Masalah : bagaimana menentukan distribusi dari suatu data. Digunakan analisis data eksploratif dan juga digunakan metode statistika formal. Dalam hal ini  dibahas metode untuk menentukan dari distribusi mana suatu data berasal.

Fungsi kuantil dan keluarga Lokasi-Skala

QQ-plot untuk pencocokan

Contoh Dengan bantuan komputer dapat dibangkitkan 50 bilangan random dari distribusi N(3,9). Gambar 3.2 memberikan QQ-plot untuk 50 bilangan random dengan sumbu x menyatakan kuantil N(0,1) dan sumbu y menyatakan statistik berurut (ordered statistics) dari 50 bilangan random tersebut.

QQ-plot  metode pada mata  menilai sampel berasal dari distribusi mana yaitu apabila plot tersebut berada di sekitar garis y = x maka data berasal dari distribusi F. Bila plot tersebut menyimpang dari garis y = x maka hal itu memberikan suatu petunjuk bahwa data berbeda dari distribusi F atau data berasal dari keluarga lokasi skala yang lain. Penilaian dari QQ-plot adalah merupakan ketrampilan menggunakan mistar  untuk melihat hasil pengamatan kurang lebih terletak pada garis lurus.

Uji untuk pencocokan

Uji Kolmogorov-Smirnov

Contoh Misalkan dibangkitkan sampel random ukuran 15 dari distribusi eksponensial standard. Dengan uji Kolmogorov-Smirnov dapat diuji  apakah sampel random tersebut memang berasal dari distribusi eksponensial standard.   Sampel random tersebut diberikan di bawah ini. 0.4568, 0.6690, 1.2043, 0.4441, 0.2175 1.0768 2.3655 0.2101 1.0593 3.0576 1.8560 0.6053 0.0175 1.4469 1.5702 Untuk mendapatkan nilai statistik uji Kolmogorov-Smirnov digunakan Tabel 3.2.

Nilai statistik uji Kolmogorov-Smirnov tersebut dibandingkan dengan nilai kritik yang didapat dalam tabel Kolmogorov-Smirnov dua sisi untuk ukuran n = 15 dengan memilih  = 0,05 yaitu 0,338. Karena D = 0,1866 < nilai kritik yaitu 0,338 maka hipotesis yang menyatakan bahwa nilai populasinya eksponensial standard adalah benar.

TERIMA KASIH