1 Pertemuan 14 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Konfirmasi (II) : Sebaran Z dan t
2 ANALISIS EKSPLORASI DATA
3 Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Menghitung peluang sebaran normal dan t-student C3
4 SEBARAN NORMAL Bila X suatu peubah acak (random variable) Normal dengan nilai tengah dan ragam 2, maka persamaan kurva Normal adalah : dimana :- < x < = 3,14159 e = 2,71828
5 SIFAT SEBARAN NORMAL Modus = Setangkup (simetris) Asimtot dua arah Luas = x f ( x ) Normal Distribution: = 0, = 1
w f ( w ) Normal Distribution: =40, = x f ( x ) Normal Distribution: =30, = y f ( y ) Normal Distribution: =50, =3 50 W~N(40,1) X~N(30,25) Y~N(50,9) z f ( z ) Normal Distribution: =0, =1 Z~N(0,1)
7 SEBARAN NORMAL BAKU Bila suatu peubah acak (random variable) Normal mempunyai nilai tengah =0 dan ragam 2 =1, maka dinamakan sebaran normal baku : Transformasi X manjadi Z : P( x 1 < X < x 2 ) = P( z 1 < Z < z 2 ) dimana:
Z f ( z ) Standard Normal Distribution =0 =1 {
9 SEBARAN t Suatu contoh acak berukuran n yang diambil dari suatu populasi normal dengan nilai tengah dan ragam 2, maka : dengan derajat bebas v = (n-1) Standard normal t, df=20 t, df=10
10 Sebaran Khi-kuadrat ( 2 ) Suatu contoh acak berukuran n yang diambil dari suatu populasi normal dengan nilai tengah dan ragam 2, maka peubah acak : Menyebar menurut sebaran khi-kuadrat dengan derajat bebas v = (n-1)
11 > Sampai saat ini Anda telah mempelajari sebaran normal dan sebaran t-student Analisis konfirmasi ini banyak sekali jenisnya Anda dapat mempelajari lebih dalam dari materi penunjang