Praktikum Metode Statistik II

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Statistika Nonparametrik
Advertisements

Statistika Deskriptif: Distribusi Proporsi
Kuswanto, Uji Normalitas  Untuk keperluan analisis selanjutnya, dalam statistika induktif harus diketahui model distribusinya  Dalam uji.
Sebuah perusahaan pembuat pakan ikan merekomendasikan bahwa dengan pakan buatannya pada umur 3 bulan ikan patin bisa mempunyai berat badan rata-rata 500.
UJI NORMALITAS Oleh: Raharjo
Pertemuan II SEBARAN PEUBAH ACAK
Uji Kesesuain Sebaran Normal
PENDUGAAN DAN SELANG KEPERCAYAAN Mennofatria Boer
KELOMPOK I-STAT.NONPAR 2G
Uji Kenormalan Shapiro Wilk & Kolmogorov Smirnov
STATISTIKA NON PARAMETRIK
di Matematika SMA Kelas XI Sem 1 Program IPS
Korelasi dan Regresi Ganda
Bab 11A Nonparametrik: Data Frekuensi Bab 11A.
Interval Prediksi 1. Digunakan untuk melakukan estimasi nilai X secara individu 2. Tidak digunakan untuk melakukan estimasi parameter populasi yang tidak.
Uji Hipotesis.
Bab 11B
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK
Uji Non Parametrik Dua Sampel Independen
UJI SAMPEL TUNGGAL.
Statistik Non-Parametrik Satu Populasi
Modul 7 : Uji Hipotesis.
BAB 13 PENGUJIAN HIPOTESA.
Bab 6B Distribusi Probabilitas Pensampelan
Pendugaan Parameter.
UJI HOMOGENITAS DATA SATU VARIABEL UJI T DAN ANOVA
LATIHAN SOAL DATA TUNGGAL
Uji Normalitas.
Bab 8B Estimasi Bab 8B
Eksperimen dengan membandingkan
Pendugaan Parameter dan Besaran Sampel
Pengujian Hipotesis Parametrik 2
Aprilia uswatun chasanah I/
Uji Hypotesis Materi Ke.
Luas Daerah ( Integral ).
METODE STATISTIK PRAKTIKUM II
NILAI RATA-RATA (CENTRAL TENDENCY)
VI. ESTIMASI PARAMETER Estimasi Parameter : Metode statistika yang berfungsi untuk mengestimasi/menduga/memperkirakan nilai karakteristik dari populasi.
Uji Kolmogorov Smirnov
Pertemuan 18 Pendugaan Parameter
Kuliah ke 12 DISTRIBUSI SAMPLING
Metode Shapiro-Wilks dan Kolmogorov-Smirnov untuk Uji Normalitas
PENDUGAAN STATISTIK Tita Talitha, MT.
DISTRIBUSI NORMAL.
Uji KENORMALAN METODE Kolmogorov SMIRNOV dan METODE SHAPIRO WILK
PENGUJIAN HIPOTESA Probo Hardini stapro.
Ramadoni Syahputra, ST, MT
PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA (MEAN) 1 SAMPEL
HIPOTESIS DAN UJI RATA-RATA
Taksiran Interval untuk Selisih 2 Mean Populasi
SAMPLING DAN DISTRIBUSI SAMPLING
Bab 8A Estimasi 1.
Metode Kolmogorov- Smirnov
Statistika Deskriptif: Distribusi Proporsi
UJI KENORMALAN Faberlius Hulu I.
Oleh : Setiyowati Rahardjo
Korelasi dan Regresi Ganda
LOADING....
Uji Kolmogorov-Smirnov
KOLMOGOROV-SMIRNOV Diperkenalkan ahli Matematik asal Rusia: A. N. Kolmogorov (1933) and Smirnov (1939) Digunakan untuk ukuran sampel yang lebih kecil.
TUGAS praktikum METODE STATISTIk
UJI NORMALITAS Kolmogorov-Smirnov & Chi-Square Oleh: Roni Saputra, M
UJI NORMALITAS DAN HOMOGENITAS
Blog : galih1972.wordpress.com
Kuliah ke 9 ESTIMASI PARAMETER SATU POPULASI
STATISTIKA UNTUK TEKNIK SIPIL.
Uji Persyaratan Analisis Data
Uji Goodness of Fit : Distribusi Normal
PENGUJIAN HIPOTESIS Anik Yuliani, M.Pd.
STATISTIKA UNTUK TEKNIK SIPIL.
Transcript presentasi:

Praktikum Metode Statistik II Ahmad Muhaimin 11.6522 Kelas 2-i Sekolah Tinggi Ilmu Statistik

ASSALAMU’ALAIKUM WR WB METODE SHAPIRO WILK ASSALAMU’ALAIKUM WR WB METODE KOLMOGOROV-SMIRNOV

1. PENGERTIAN METODE KOLMOGOROV-SMIRNOV Metode Kolmogorov-Smirnov tidak jauh beda dengan metode Lilliefors. Uji Kolmogorov-Smirnov memakai asumsi bahwa distribusi populasi teoritis bersifat kontinu Variabel diukur paling sedikit dalam skala ordinal (tidak bisa dalam skala nominal).

2. Langkah-Langkah Penyelesaian Tentukan rata-rata dan Standar Deviasi Susun frekuensi tiap nilai observasi dari kecil ke besar. (Diurutkan) Susun frekuensi kumulatif Hitunglah nilai z untuk setiap observasi Tentukan besar peluang untuk masing-masing nilai z berdasarkan tabel z dan diberi nama Ft Cari peluang kumulatif teoritis tiap observasi Fs Hitung D tiap observasi yaitu selisih Ft dan Fs Statistik uji Kolmogorov-Smirnov merupakan D maksimum Wilayah kritis : Dmax > Dtabel

Keterangan : Xi = Angka pada data Z = Transformasi dari angka ke notasi pada distribusi normal FT = Probabilitas komulatif normal FS = Probabilitas komulatif empiris FT = komulatif proporsi luasan kurva normal berdasarkan notasi Zi, dihitung dariluasan kurva mulai dari ujung kiri kurva sampai dengan titik Z.

3. CONTOH SOAL Suatu penelitian tentang jumlah hasil panen kedelai di 15 kecamatan di Kabupaten Bantul Yogyakarta tercatat (dalam Kwintal) 10, 13, 15, 11, 8, 16, 10, 11, 12, 9, 11, 14, 9, 18, dan 12 kwintal .Selidikilah dengan α = 5%, apakah data tersebut diambil dari populasi yang berdistribusi normal? Gunakan Uji Kormogorov Spirnov.

PENYELESAIAN SOAL α = 5% = 0,05 Tidak beda dengan populasi normal (data normal) Ada beda dengan populasi normal (data tidak normal) α = 5% = 0,05

BUAT TABEL PENYELESAIAN No Xi f Z score ft Fs l Ft - Fs l 1 8 -1,40 0,081 0,07 0,014 2 9 -1,04 0,149 0,20 0,051 3 10 -0,69 0,246 0,33 0,087 4 11 -0,33 0,370 0,53 0,163 5 12 0,02 0,509 0,67 0,157 6 13 0,38 0,648 0,73 0,086 7 14 0,769 0,80 0,031 15 1,09 0,862 0,87 0,005 16 1,44 0,926 0,93 0,008 18 2,16 0,984 1,00 0,016 Rata-Rata = 11,93 Standar Deviasi = 7,92 D maksimum = 0,163

Hitung Statistik UJi D-tabel = 0,338 D-max = 0,163 Daerah kritis : Dmax < Dtabel Keputusan : Terima Ho karena Dmax < Dtabel atau 0,163 < 0,338 Kesimpulan : Dengan tingkat kepercayaan 95% dapat diketahui bahwa penelitian tentang jumlah hasil panen kedelai di 15 kecamatan di Kabupaten Bantul Yogyakarta memiliki data yang normal.

4. METODE Shapiro-Wilk Metode Shapiro-Wilk menggunakan data dasar yang belum diolah dalam tabel distribusi frekuensi. Data diurut, kemudian dibagi dalam dua kelompok untuk dikonversi dalam Shapiro Wilk. Dapat juga dilanjutkan transformasi dalam nilai Z untuk dapat dihitung luasan kurva normal.

5. Persyaratan metode shapiro-wilk a. Data berskala interval atau ratio (kuantitatif)  b. Data tunggal / belum dikelompokkan pada tabel distribusi frekuensi c. Data dari sampel random

3. CONTOH SOAL Diketahui luas lahan tanaman kedelai di 14 kecamatan di Kabupaten Bantul Yogyakarta tercatat (dalam Ha) 3,5 ; 4 ; 3,2 ; 1,8 ; 2,1 ; 2,4 ; 2,8 ; 2,5 ; 3,7 ; 4,2 ; 3,2 ; 2,8 ; 2,2 ; 3,1 Ha .Selidikilah dengan α = 5%, apakah data tersebut diambil dari populasi yang berdistribusi normal? Gunakan Uji Shapiro-Wilk.

PENYELESAIAN Ho : tidak beda dengan populasi normal H1 : ada beda populasi normal α    : 0,05

BUAT TABEL PENYELESAIAN D = 6,832143 6,832143 No Xi 1 1,8 -1,13333 1,284444 2 2,1 -0,83333 0,694444 3 2,2 -0,73333 0,537778 4 2,4 -0,53333 0,284444 5 2,5 -0,43333 0,187778 6 2,8 -0,13333 0,017778 7 8 3,1 0,166667 0,027778 9 3,2 0,266667 0,071111 10 11 3,5 0,566667 0,321111 12 3,7 0,766667 0,587778 13 1,066667 1,137778 14 4,2 1,266667 1,604444 Jumlah 6,832143 BUAT TABEL PENYELESAIAN D = 6,832143

i ai Xi-X ai(Xi-X) 1 0,5251 2,4 1,26024 2 0,3318 1,9 0,63042 3 0,246 1,5 0,369 4 0,1802 1,1 0,19822 5 0,124 0,7 0,0868 6 0,0727 0,4 0,02908 7 0,024 0,3 0,0072 Jumlah 2,58096 T3 = 0,9657

Hitung Statistik Uji  T3 = 0,9657 Nilai tabel α (0,05) = 0,874 Keputusan Nilai T3 = 0,9657 terletak diatas 0,874 atau T3 > α (0,05) sehingga keputusan Terima Ho. Kesimpulan Dengan Tingkat Kepercayaan 95% dapat disimpulkan data luas lahan tanaman kedelai di 14 kecamatan di Kabupaten Bantul Yogyakarta berdistribusi Normal.

Sumber http://arini2992.blogspot.com/2011/04/normal-0-false-false-false-en-us-x-none.html http://id.scribd.com/doc/25182223/Metode-Shapiro-Wilk Ronald E. Walpole. Pengantar Statistika

WASSALAMU’ALAIKUM WR WB