Pendugaan Parameter Proporsi dan Varians (Ragam) Pertemuan 14 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAB 8 Estimasi Interval Kepercayaan
Advertisements

Pengujian Hipotesis.
Pendugaan Parameter.
Estimasi & Uji Hipotesis
Praktikum Metode Statistika II
ESTIMASI.
Tugas Pengendalian kualitas Setelah UTS
Varable Control Chart Individual, Cumulative Sum, Moving-Average, Geometric Moving-Average, Trend, Modified, Acceptance.
Pertemuan 02 Ukuran Numerik Deskriptif
Pengertian dan Peranan Statistika dan Data Statistik Pertemuan 01
1 Pertemuan 02 Ukuran Pemusatan dan Lokasi Matakuliah: I Statistika Tahun: 2008 Versi: Revisi.
1 Pertemuan 09 Kebutuhan Sistem Matakuliah: T0234 / Sistem Informasi Geografis Tahun: 2005 Versi: 01/revisi 1.
1 Pertemuan 03 dan 04 Ukuran Variasi Matakuliah: I Statistika Tahun: 2008 Versi: Revisi.
Pertemuan 22 FUZZIFIKASI DAN DEFUZZIFIKASI
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.
Fungsi Logaritma Pertemuan 12
1 Pertemuan #3 Probability Distribution Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Minggu 10, Pertemuan 20 Normalization (cont.) Matakuliah: T0206-Sistem Basisdata Tahun: 2005 Versi: 1.0/0.0.
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
STATISTIKA CHATPER 4 (Perhitungan Dispersi (Sebaran))
Estimasi.
Uji Goodness of Fit : Distribusi Multinomial
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Statistika Chapter 4 Probability.
Teori Sampling dan Distribusi Sampling
Pertemuan 26 Review Materi Kuliah dan Presentasi Tugas Akhir
BAB 3 TEORI PENAKSIRAN Seringkali seseorang dituntut untuk membuat dugaan yang rasional dalam kondisi yang penuh ketidakpastian tanpa informasi yang lengkap.
Pengujian Hipotesis (I) Pertemuan 11
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Uji Hipotesis Dua Sampel
Pertemuan 25 Uji Kesamaan Proporsi
Pertemuan 10 Distribusi Sampling
Presentasi Statistika Dasar
Pendugaan Parameter (I) Pertemuan 9
Sebaran Normal Ganda (I)
PENDUGAAN PARAMETER Pertemuan 8
Sebaran Peluang (II) Pertemuan 4
Regresi Dalam Lambang Matriks Pertemuan 09
DISTRIBUSI PROBABILITA
KRITERIA DESAIN, STANDAR DESAIN, DAN METODE ANALISIS PERTEMUAN 6
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (V)
Pendugaan Parameter (II) Pertemuan 10
Analisis Ragam Peubah Ganda (MANOVA III)
Uji Kesamaan Proporsi dan Uji Kebebasan Pertemuan 24
Pertemuan Kesembilan Analisa Data
Estimasi.
Regresi Ganda Pertemuan 21
Pertemuan Kesepuluh Data Analysis
Pertemuan 09 Pengujian Hipotesis 2
Fungsi Kepekatan Peluang Khusus Pertemuan 10
Pertemuan 05 Ukuran Deskriptif Lain
Pertemuan 21 dan 22 Analisis Regresi dan Korelasi Sederhana
BAB 10 STATISTIK INFEREN TENTANG DUA POPULASI
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.
Transcript presentasi:

Pendugaan Parameter Proporsi dan Varians (Ragam) Pertemuan 14 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008

Bina Nusantara Learning Outcomes 3 Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Mahasiswa akan dapat menghitung pendugaan parameter proporsi satu dan dua populasi, varians/Ragam dan rasio dua varians/ragam populasi.

Bina Nusantara Outline Materi 4 Pendugaan proporsi satu populasi Pendugaan beda dua proporsi Pendugaan varians satu populasi Pendugaan rasio dua varians

Bina Nusantara Interval Estimation of a Population Proportion Interval Estimate where: 1 -α is the confidence coefficient zα/2 is the z value providing an area of cd /2 in the upper tail of the standard normal probability distribution is the sample proportion

Bina Nusantara Interval Estimate of a Population Proportion where: n = 500, = 220/500 =.44, z  /2 = PSI is 95% confident that the proportion of all voters that favors the candidate is between.3965 and Contoh Soal: Political Science, Inc.

Bina Nusantara Sample Size for Interval Estimate of a Population Proportion At 99% confidence, z. 005 = Note: We used.44 as the best estimate of p in the above expression. If no information is available about p, then.5 is often assumed because it provides the highest possible sample size. If we had used p =.5, the recommended n would have been Contoh Soal: Political Science, Inc.

Bina Nusantara Inferences About Population Variances Inference about a Population Variance Inferences about the Variances of Two Populations

Bina Nusantara Inferences About a Population Variance Chi-Square Distribution Interval Estimation of σ  2 Hypothesis Testing

Bina Nusantara Interval Estimation of σ2 Interval Estimate of a Population Variance where the    values are based on a chi-square distribution with n - 1 degrees of freedom and where 1 - α is the confidence coefficient.

Bina Nusantara Interval Estimation of σ  Interval Estimate of a Population Standard Deviation Taking the square root of the upper and lower limits of the variance interval provides the confidence interval for the population standard deviation.

Bina Nusantara Chi-Square Distribution With Tail Areas of % of the possible  2 values 95% of the possible  2 values 22 2 Interval Estimation of σ  2

Bina Nusantara Example: Buyer’s Digest Interval Estimation of σ2 n - 1 = = 9 degrees of freedom and a =.05 22 2

Bina Nusantara Interval Estimation of σ 2 n - 1 = = 9 degrees of freedom and a =.05 22 2 Example: Buyer’s Digest Area in Upper Tail =.975

Bina Nusantara Example: Buyer’s Digest Interval Estimation of σ 2 n - 1 = = 9 degrees of freedom and a =.05 22 22 0 0 Area in Upper Tail =.025 Area in Upper Tail =

Bina Nusantara Selamat Belajar Semoga Sukses