Probabilitas dan Statistik

Presentasi berjudul: "Probabilitas dan Statistik"— Transcript presentasi:

1 Probabilitas dan Statistik
Statistik Deskriptif Probabilitas dan Statistik Hasdi Radiles Teknik Telekomunikasi Jurusan Elektro- Fakultas SainTek UIN Suska – Riau Pekanbaru, Maret 2012

2 Materi kuliah Besaran Kuantitatif Variabel Sentral tendensi
Variabilitas Besaran posisi Diagram dan Grafik Pola dalam data Dotplot Diagram batang dan Histogram Stemplots dan Boxplot Plot Kumulatif Scatterplot Comparing plot Penyajian tabel Tabel 1 arah Tabel 2 arah Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

3 Variabel Variabel Atribut yang menggambarkan seseorang, tempat, sesuatu atau ide Nilai dari atribut dapat bervariasi antara suatu entitas dan entitas lainnya Contoh variabel: penampilan fisik, usia, penilaian juri, dll. Klasifikasi variabel: Kualitatif (katagori): menggunakan kata-kata untuk menggambarkan objek. Contoh : warna kulit, jenis gedung, bentuk kendaraan, dll Kuantitatif (numerik): penggambaran objek yang dapat diukur berdasarkan dan dianalisa Kontinu: variasi nilai menggunakan batas minimum dan maksimum. Contoh: usia manusia, klasikasi nilai perkuliahan, populasi penduduk Diskrit: variasi nilai berupa integer atau terdapat gap antar entitas. Contoh: Jumlah mahasiswa dikelas, jumlah matakuliah. Jumlah entitas variabel: Univariat: hanya terdapat 1 variabel dalam observasi Bivariat: mempelajari hubungan antara 2 variable Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

4 Set data dan sampling Set data dapat berupa: Populasi :
Setiap elemen dari set observasi yang dapat dibuat. Atributnya disebut parameter. Contoh: mean dari populasi disebut parameter dilambangkan dengan  Sampel Satu atau lebih observasi dari suatu populasi. Atributnya disebut dengan statistik. Contoh: mean dari sampel disebut statistik dilambangkan dengan Metoda sampling: prosedur untuk menseleksi elemen sampel dari suatu populasi Metoda sampling random sederhana dengan karakteristik: Populasi terdiri dari N objek Sampel terdiri dari n objek Setiap sampel dapat muncul dengan kecendrungan yang sama Contoh : Metoda lotre Metoda sampling random dengan pengembalian (replacement) Metoda sampling random tanpa pengembalian (non-replacement) Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

5 Metoda sampling sederhana
Populasi N = 3 Berikan setiap anggota populasi dengan angka yang unik Letakan mereka dalam keranjang dan acak Secara random pilihlah n buah angka Anggota populasi yang memiliki angka-angka terpilih disebut dengan sampel 1 2 3 Sampel n=2 2 1 Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

6 2 2 Replacement sampling Populasi N = 3 Observasi 1 Populasi N = 3
Sampel n=1 Populasi N = 3 Observasi 1 Populasi N = 3 1 2 3 Sampel n=1 Observasi 2 2 2 Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

7 Non-replacement sampling
1 2 3 Sampel n=1 Populasi N = 3 Observasi 1 Populasi N = 3 1 3 Sampel n=1 Observasi 2 2 3 Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

8 Sentral tendensi Sentral tendensi
Besaran yang menunjukan kesimpulan umum dari suatu set pengukuran Metoda perhitungan: Median Bekerja dengan baik ketika dalam kumpulan populasi terdapat beberapa nilai yang perbedaannya sangat ekstrim (outlier) Set observasi dalam orde terkecil hingga terbesar Jika jumlah observasi ganjil, maka median adalah nilai observasi yang berada pada urutan tengah Jika jumlah observasi genap, maka median adalah rata-rata dari 2 nilai observasi yang berada pada urutan tengah Mean: Memberikan pengukuran tendensi yang lebih baik jika outlier dibuang terlebih dahulu Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

9 Variabilitas Variabilitas
Gambaran dari jumlah variasi/sebaran dalam suatu set data Range: perbedaan antara nilai terbesar dan terkecil dalam suatu set nilai Inter-Quartile Range, terdapat 2 metoda Metoda 1: IQR = Q3 – Q1 Q1 adalah nilai tengah dari 50% total data terkecil yang terurut Q2 adalah median Q3 adalah nilai tengah dari 50% total data terbesar yang terurut Metoda 2: range dari 50% data yang berada ditengah-tengah set nilai yang berurutan Variansi Populasi Sampel Standard deviasi:akar kuadrat dari variance Populasi Sampel Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

10 Besaran posisi Besaran posisi: Percentile
Urutkan data dari terkecil hingga terbesar Bagi posisi yang terurut tersebut sehingga sebanding dengan 100 urutan Posisi Pi memiliki nilai > i% dari seluruh elemen pada set tersebut Posisi P50 = median. Quartile Q1 sebanding dengan P25 Q2 sebanding dengan P50 atau median Q3 sebanding dengan P75 Nilai Standar (nilai-z) Nilai-z < 0  elemen < mean Nilai-z >0  elemen > mean Nilai-z =0  elemen = mean Nilai-z = a  terdapat a buah standar deviasi > mean Nilai-z = -a terdapat a buah standar deviasi < mean Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

11 Responsi #1 Apakah pengaruh pergantian unit pada nilai tendensi dari :
Suhu dengan satuan celcius ke satuan kelvin Ukuran panjang dari meter ke kilometer Berapakah nilai tendensi dari urutan nilai: , jika diasumsikan outlier 80 dan 176 mana yang lebih baik mean atau median Sebuah populasi terdiri dari 4 observasi: {1, 3, 5, 7}. Hitung variansi nya. Nilai rata-rata ujian statistik T. Elektro tahun 2011 adalah 75 dengan standar deviasi 15. Jika nilai ujian Budi memiliki nilai-z 1.2, berapakah nilai ujian Budi sebenarnya? Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

12 Diskusi #1 Gambarkan tinggi badan manusia dengan menggunakan Katagori
Numerik Perhatikan rendering warna berikut ini. Dapatkah katagori warna ini dapat disebut kontinu? Berikan alasan Jika dari suatu observasi pembagian sebuah kue yang dipotong 9 bagian dengan ukuran yang sama. Apakah variabelnya diskrit jika seorang anak dalam suatu observasi mendapatkan kue kelipatan 1/9? Berikan alasan anda. Mungkinkah ukuran sampel > ukuran populasi? Berikan alasannya Mungkinkah setiap elemen terpilih 2x dengan metoda replacement? Buktikan ukuran sampel dari: Metoda sampling replacement = 1 ≤ n ≤∞ Metoda sampling non-replacement = 1 ≤ n ≤ N Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

13 Pola center Median Range
Pola spesial dalam data dapat dianalisas sebagai berikut: Center: Contoh: data observasi pelemparan dadu 18x didapatkan sebagai berikut: x = { 2,1,5,3,5,4,6,2,6,3,1,4,2,6,1,1,6,5}, carilah pola sebaran data pelemparan dadu tersebut. Median Range Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

14 Pola spread Spread Data grafik kiri terbentang pada 3 – 7 dengan range 4 sementara grafik kanan terbentang dari 1 hingga 9. Grafik kanan memiliki variasi yang lebih besar dan dikatakan bentuk spread dari grafik kiri. Contoh aplikasi spread spectrum pada sistem cdma. Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

15 Bentuk kurva Bentuk kurva
grafik dapat membentuk kurva (shape) dengan karakter sebagai berikut: Simetstris: dikatakan simetris jika grafik bagian kanannya tersebut merupakan pencerminan sisi kiri pada titik tengahnya. Jumlah puncak: suatu grafik memiliki karakter puncak sebagai berikut: Grafik tanpa ada nilai puncak disebut dengan uniform Grafik dengan 1 nilai puncak disebut unimodal Grafik unimodal dengan puncak berada pada tengahnya disebut dengan bentuk lonceng Grafik dengan 2 nilai puncak disebut dengan bimodal Skewness (kecondongan): jika suatu data terdisitribusi dimana porsi kiri lebih banyak dibandingkan porsi kanan, maka dikatakan grafiknya skew kanan, jika porsi kanan lebih banyak, maka disebut skew kiri. Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

16 Ketidakberaturan kurva
Gap : jika pada suatu elemen tidak terdapat observasi, maka elemen tersebut disebut dengan gap Outlier: data yang berbeda sangat ekstrim dibandingkan dengan rata-rata elemen lainnya. Suatu data disebut outlier jika : < Q1 – (1.5 x IQR) > Q3 + (1.5 x IQR) Contoh: jika diketahui data x = { 2,1,2,3,2,0,4,1,2,9,3,} tentukanlah outlier dan gap pada data tersebut. Urutkan data x’={0,1,2,2,2,2,3,3,4,9} Median = p50= 2, Q1 = 2, Q3=3 IQR= 3-2 =1. Jadi outlier adalah 2-1 =0.5 dan 3+1.5 = 4.5 jadi 9 adalah outlier. Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

17 Responsi #2 Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

18 Dotplot Dotplot dapat dibuat dengan memperhatikan:
Setiap dot menunjukan observasi tunggal dari data set, atau sejumlah observasi dari suatu set data. Dot ditumpuk dalam kolom-kolom yang berkaitan dengan kategorinya, sehingga tinggi kolom menunjukan frekuensi relatif atau absolut dari observasi pada kategori tersebut Pola data dari dotplot dapat digambarkan dengan menunjukan simetris dan skew-nya selama kategori tersebut kuantitatif. Jika kategorinya kualitatif, maka istilah simetris dan skew tidak dapat dilakukan. Contoh: hasil survei penggemar power ranger dalam satuan ribuan. Merah hitam Kuning Biru Pink Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

19 Diagram batang dan Histogram
Properti tambahan yang dapat diberikan pada dot plot, diagram batang dan histogram adalah sebagai berikut: Diagram batang memiliki gap antar katagori sedangkan histogram tidak. Label katagori dapat berupa kualitatif dan kuantitaf, baik berupa rentang nilai (kontinu) maupun diskrit. Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

20 Stemplot Stemplot terdiri dari 2 bagian yaitu plot stem dan plot leaf
Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012

21 Dotplot Elektro - UIN SUSKA Update : Maret 2012