Distribusi Sampling.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
DISTRIBUSI SAMPLING.
Advertisements

METODE STATISTIKA Pertemuan III DISTRIBUSI SAMPLING.
Distribusi Hipergeometrik
POPULASI DAN SAMPEL ANANDA RIZVIETHA A
Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
PENGERTIAN DAN PROSEDUR SIMPLE RANDOM SAMPLING
Pendugaan Parameter.
Pendahuluan Landasan Teori.
Probabilitas dan Statistika BAB 7 Distribusi Sampling
VI. ESTIMASI PARAMETER Estimasi Parameter : Metode statistika yang berfungsi untuk mengestimasi/menduga/memperkirakan nilai karakteristik dari populasi.
[MA 2513] PROBSTAT1 DALIL LIMIT PUSAT Sampling DistributionX X1X1 X2X2 X XnXn x1x1 x2x2 x xnxn Population/parent RV Sample Sample values Koleksi.
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET LANJUTAN
BAB 3 PENARIKAN SAMPEL DAN PENDUGAAN
Taksiran Interval untuk Selisih 2 Mean Populasi
SAMPLING DAN DISTRIBUSI SAMPLING
Distribusi Sampling Tujuan Pembelajaran :
DISTRIBUSI DARI FUNGSI VARIABEL RANDOM
PENAKSIRAN (ESTIMASI)
ESTIMASI.
Statistika Multivariat
1 SAMPLING ACAK STRATIFIKASI. 2 Populasi berukuran N dikelompokkan menjadi L strata : Sampel berukuran n dan setiap strata akan terpilih subsample berukuran.
PENDUGAAN PARAMETER Luh Putu Suciati 29 Maret 2015.
DISTRIBUSI DISTRIBUSI NORMAL PENDEKATAN NORMAL UNTUK BINOMIAL
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
PENAKSIRAN PARAMETER.
STATISTIKA INFERENSIAL
Estimasi.
Distribusi Normal.
Distribusi Sampling Juweti Charisma.
STATISTIKA DALAM KIMIA ANALITIK
Populasi dan Sampel Populasi : totalitas dari semua objek/ individu yg memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang akan diteliti Sampel : bagian.
SAMPLING DAN DISTRIBUSI SAMPLING
DISTRIBUSI SAMPLING STATISTIK
Statistika Industri Week 2
STATISTIK II Pertemuan 3: Metode Sampling dan Distribusi Sampling
DISTRIBUSI SAMPLING Inne Novita Sari.
STATISTIK II Pertemuan 4: Distribusi Sampling Dosen Pengampu MK:
PROBABILITAS dan DISTRIBUSI
PENGANTAR TEORI PROBABILITAS & STATISTIKA
STATISTIK1 Pertemuan 3: Ukuran Pemusatan dan Penyebaran
BAB 3 PENARIKAN SAMPEL DAN PENDUGAAN
Distribusi Sampling.
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
Estimasi.
Sampel ? Populasi adalah sesuatu hal yang dijadikan Sampel
STATISTIKA Pertemuan 3: Ukuran Pemusatan dan Penyebaran
Distribusi Sampling Tujuan Pembelajaran :
Pengantar Statistik Juweti Charisma.
UKURAN DISPERSI (PENYEBARAN DATA)
Kelompok 5 Nama Kelompok : Ari Eka Saputri Rani Haryani Syafira Ulfah
Distribusi Sampling.
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
PENDUGAAN PARAMETER.
Penaksiran Parameter Bambang S. Soedibjo.
Bab 5 Distribusi Sampling
STATISTIK II Pertemuan 3-4: Metode dan Distribusi Sampling
Teori Penarikan Sampel
STATISTIK II Pertemuan 3: Metode Sampling dan Distribusi Sampling
SAMPLING DAN PENGANTAR STATISTIKA
STATISTIKA 2 2. Distribusi Sampling OLEH: RISKAYANTO
DISTRIBUSI SAMPLING Jaka Wijaya Kusuma M.Pd.
TUGAS 1 (STATISTIK II) 1. Anggota komisaris direktur PT.ABC terdiri atas 12 orang, dimana 3 diantaranya adalah wanita. Tiga perwakilan dipilih secara.
Distribusi Sampling Menik Dwi Kurniatie, S.Si., M.Biotech.
Transcript presentasi:

Distribusi Sampling

Pengertian dan Konsep Dasar Teknik Sampling terutama berguna dalam: Mengestimasi parameter populasi (seperti mean populasi, varians populasi dll) yang tidak diketahui berdasarkan pengetahuan akan statistik sampel (seperti mean sampel, variansi sampel dll) yang berkaitan. Menentukan apakah perbedaan yang teramati pada dua sampel adalah benar-benar signifikan (berarti) atau karena variasi yang sifatnya kebetulan.

Populasi terhingga dan Tak Terhingga Populasi terhingga (finite population) adalah populasi yang jumlah seluruh anggotanya tetap dan dapat didaftar sedangkan populasi tak terhingga (infinite population) adalah populasi yang memiliki anggota yang banyaknya tak berhingga.

Contoh 7.1 Bagian pengendalian mutu suatu pabrik disket memeriksa banyaknya disket cacat yang diproduksi dengan memilih 10 disket dari setiap lot produksi yang terdiri atas 1000 disket. Dalam kasus ini, populasi yang dikaji adalah propulasi yang terhingga. Seorang mahasiswa mengadakan survey mengenai merek dan tipe telepon genggam yang paling digemari oleh konsumen. Jika kurun waktu survey tidak dibatasi maka populasi yang diamati merupakan populasi yang tak terhingga karena dari waktu ke waktu merek dan tipe telepon genggam yang beredar di pasar terus bertambah.

Sampling Secara Acak (Random Sampling) Agar suatu kesimpulan yang diambil berdasarkan sampel dapat valid dan dapat dipercaya, sampel harus dipilih sedemikian rupa agar mewakili populasi. Salah satu cara memperoleh sampel ini adalah dengan sebuah proses yang disebut sampling secara acak (random sampling) di mana setiap anggota populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk terpilih sebagai sampel.

Sampling dengan dan tanpa Pergantian Sampling di mana setiap anggota sebuah populasi bias terpilih lebih dari satu kali (terpilih kembali sebelumnya) disebut sampling dengan pergantian sedangkan jika anggota populasi tidak bias terpilih lebih dari sekali (yang telah terpilih tidak bias dipilih lagi) disebut sampling tanpa pergantian.

Sampel Acak (Random Sample)

Dengan andanya variasi nilai pengamatan pada sampel, setiap nilai statistik sampel seperti mean sampel, deviasi standard sampel, kurtosis sampel dan sebagainya juga akan bervariasi antara sebuah sampel dengan sampel lainnya. Jadi sebelum diperoleh nilai pengamatan (data) x1, x2, …, xn milai statistik sampel seperti mean, nilai deviasi standard dan lain-lain juga merupakan variabel-variabel acak yang dinotasikan dengan dan sebagainya.

Untuk masing-masing sampel tersebut dapat dihitung sebuah statistik sampel seperti mean, range, deviasi standard dll, yang nilainya tentu akan berbeda-beda pada masing-masing sampel. Dengan cara demikian kita bisa memperoleh suatu distribusi nilai statistik sampel-sampel tersebut. Distribusi ini dinamakan distribusi sampling ( sampling distribution ).

Jika statistik yang ditinjau adalah mean dari masing-masing sampel maka distribusi yang terbentuk disebut distribusi mean-mean sampling (sampling distribution of the means). Dengan demikian dapat juga diperoleh distribusi deviasi standard, varians, median dll dari sampling. Kemudian terhadap masing-masing jenis distribusi sampling inipun dapat dihitung ukuran-ukuran statistik deskriptifnya (mean, range, deviasi standard dll).

Contoh

Distribusi Mean Sampling Definisi mean-mean sampling adalah distribusi mean-mean aritmetika dari seluruh sampel acak berukuran n yang mungkin dipilih dari sebuah populasi yang dikaji.

Teorema limit Pusat (Central Limit Theorem)