Uji Kolmogorov-Smirnov

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Uji Kesesuain Sebaran Normal
Advertisements

Uji Kenormalan Shapiro Wilk & Kolmogorov Smirnov
Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
UJI SAMPEL TUNGGAL.
DOSEN : LIES ROSARIA., ST., MSI
Statistik Non-Parametrik Satu Populasi
Modul 7 : Uji Hipotesis.
Praktikum Metode Statistik II
Pendugaan Parameter.
Aprilia uswatun chasanah I/
Uji Hypotesis Materi Ke.
Metode Shapiro-Wilks dan Kolmogorov-Smirnov untuk Uji Normalitas
Uji KENORMALAN METODE Kolmogorov SMIRNOV dan METODE SHAPIRO WILK
Metode Kolmogorov- Smirnov
UJI KENORMALAN Faberlius Hulu I.
Statistika Uji Binomial.
LOADING....
Korelasi Fungsi : Mempelajari Hubungan 2 (dua) variabel Var. X Var. Y.
Statistika Inferensi : Estimasi Titik & Estimasi Interval
Uji Kolmogorov-Smirnov dan Uji Shapiro Wilk untuk Uji Normalitas
Nonparametrik: Data Tanda
UJI HOMOGINITAS VARIANS
KOLMOGOROV-SMIRNOV Diperkenalkan ahli Matematik asal Rusia: A. N. Kolmogorov (1933) and Smirnov (1939) Digunakan untuk ukuran sampel yang lebih kecil.
Uji Normalitas Kolmohorov dan Shapiro Wilk
Contoh Soal dan Pembahasan uji Kolmogorov-smirnov dan shapiro wilk
Oleh: Emilia Annisa Kelas 2-I. 20 sezione Milanisti Indonesia terpilih secara random sebagai sampel dalam penelitian untuk mengetahui jumlah pemesanan.
Contoh Soal dan Pembahasan Uji Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro Wilk
Bab 11B Nonparametrik: Data Peringkat II Bab 11B
TUGAS praktikum METODE STATISTIk
Test Hypotesis II Materi ke.
UJI NORMALITAS Kolmogorov-Smirnov & Chi-Square Oleh: Roni Saputra, M
Uji Goodness of Fit : Distribusi Normal
Bab 12 Nonparametrik: Data Tanda Bab
UJI NORMALITAS DAN HOMOGENITAS
Blog : galih1972.wordpress.com
PENGANTAR STATISTIKA MANAJEMEN
Uji Hipotesis.
PENGUJIAN HIPOTESIS.
PENAKSIRAN PARAMETER.
STATISTIKA UNTUK TEKNIK SIPIL.
UJI HIPOTESIS (2).
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
UJI BEDA PROPORSI Chi Square.
UJI TANDA UJI WILCOXON.
Uji Persyaratan Analisis Data
STATISTIK MULTIVARIAT
UJI KOLMOGOROV SMIRNOV
STATISTIKA INFERENSI : UJI HIPOTESIS (SAMPEL TUNGGAL)
Populasi : seluruh kelompok yang akan diteliti
DISTRIBUSI SELISIH PROPORSI
DISTRIBUSI PROPORSI Dari suatu populasi diambil sampel acak n dan dimisalkan di dalamnya terdapat peristiwa A sebanyak X. Sampel ini memberikan statistik.
ESTIMASI.
Uji Goodness of Fit : Distribusi Normal
Uji Komolgorov Smirnov
Estimasi.
TUGAS AKHIR PRAKTIKUM METODE STATISTIKA II
Kolmogorov-Smirnov irfan.
UJI NORMALITAS DAN HOMOGENITAS
PENGUJIAN HIPOTESIS Anik Yuliani, M.Pd.
Normalitas dan Hipotesis
INFERENSI.
DASAR-DASAR UJI HIPOTESIS
Pertemuan ke 12.
Pertemuan ke 9.
Uji Normalitas dengan Statistik Kolmogorov-Smirnov
STATISTIKA UNTUK TEKNIK SIPIL.
Ukuran Distribusi.
Pengujian Sampel Tunggal (1)
TABEL KATEGORIK 2×2.
Ukuran Distribusi.
Transcript presentasi:

Uji Kolmogorov-Smirnov Oleh : Bambang Edi Tilarsono(11.6580) Kelas 2I

Pemahaman Metode Kolmogorov-Smirnov tidak jauh beda dengan metode Lilliefors.Langkah-langkah penyelesaian dan penggunaan rumus sama, namun pada signifikansi yang berbeda. Signifikansi metode Kolmogorov-Smirnov menggunakan tabel pembanding Kolmogorov-Smirnov, sedangkan metode Lilliefors menggunakan tabel pembanding metode Lilliefors. 1

Tahap Pengujian 1. Ho : Data bersasal dari populasi yang berdistribusi Normal Ha : Data bukan berasal dari populasi yang berdistribusi Normal Alpha : Statistik Uji : No 1 2 . n 2

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 dari luasan kurva mulai dari ujung kiri kurva sampai dengan titik Z. 3

4. Perhitungan statistik Uji : 5. Keputusan : If nilai terbesar kurang dari nilai tabel Kolmogorov Smirnov, Then Terima Ho. If nilai terbesar lebih besar dari nilai tabel Kolmogorov Smirnov, Then Tolak Ho. 6. Kesimpulan : Menyesuaikan 4

5

Lanjutan… 6

Soal 1.Suatu sampel acak karyawan suatu perusahan menyumbangkan uang, dalam ribuan, ke Yayasan Kanker sebagai berikut : 10, 40, 25, 5, 20, 10, 25, 50, 30, 10, 5, 15, 25, 50, 10, 30, 5, 25, 45, dan 15. Selidikilah dengan α= 5%, apakah data tersebut diambil dari populasi yang berdistribusi normal ? 7

Pengujian : 1. Ho : Data bersasal dari populasi yg berdistribusi Normal Ha : Data bukan berasal dari populasi yang berdistribusi Normal Alpha : 0.05 Statistik Uji : No 1 2 . n 8

4. Perhitungan : 1 5 -1.188 0.11742  0.15 0.03258 2 3 4 10 -0.849 0.19794 0.35 0.15206 6 7 8 15 -0.509 0.30538 0.45 0.14460 9 20 -0.170 0.43251 0.50 0.06749 11 25 0.170 0.56749 0.70 0.11325 12 13 14 30 0.509 0.69462 0.80 0.10538 16 17 40 1.188 0.88258 0.85 18 45 1.527 0.93662 0.90 0.03662 19 50 1.867 0.96905 1.00 0.03095  0.96905 9

5. Keputusan : Karena Then, Terima Ho. 6.Kesimpulan : Dengan tingkat kepercayaan 95% disimpulkan bahwa data tersebut berasal dari populasi berdistribusi Normal. 10

Uji Shapiro-Wilk

Pemahaman 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. 1

Tahap Pengujian 1. Ho : Data bersasal dari populasi yang berdistribusi Normal Ha : Data bukan berasal dari populasi yang berdistribusi Normal Alpha : Statistik Uji :

4. Hitung statistik uji : 2

If (nilai dari tabel shapiro-wilk) Then, Tolak Ho. 5. Keputusan : If (nilai dari tabel shapiro-wilk) Then, Tolak Ho. Then, Terima Ho. 6. Kesimpulan : Menyesuaikan 3

4

Lanjutan… 5

6

Soal 1.Waktu reaksi dari sampel acak sebanyak 10 subyek terhadap suatu obat perangsang tercatat sebagai berikut : 2,5; 3,6; 3,1; 4,3; 2,9; 2,3; 2,6; 4,1; 4,2; dan 3,4. Apakah data tersebut berasal dari populasi yang berdistribusi normal ? Alpha : 5%. 7

Tahap Pengujian 1. Ho : Data bersasal dari populasi yang berdistribusi Normal Ha : Data bukan berasal dari populasi yang berdistribusi Normal Alpha : 0.05 Statistik Uji : 8

4. Hitung statistik uji : Xi 2,3 2,5 2,6 2,9 3,1 3,4 3,6 4,1 4,2 4,3 9

Xi 2,3 2,5 2,6 2,9 3,1 3,4 3,6 4,1 4,2 4,3 1 0,5739 (4,3-2,3)=2,0 1,14780 2 0,3291 (4,2-2,5)=1,7 0,55947 3 0,2141 (4,1-2,6)=1,5 0,32115 4 0,1224 (3,6-2,9)=0,7 0,08568 5 0,0399 (3,4-3,1)=0,3 0,01197 2,12607 10

5.Keputusan : Karena Maka, Terima Ho. 6. Dengan Tingkat Kepercayaan 95% dapat disimpulkan bahwa data tersebut berasal dari populasi yang berdistribusi normal. 11

Thank You Salam Hormat and Kompak Selalu.. ^_^ Sukses untuk kita semua..