INFERENSI.

Presentasi berjudul: "INFERENSI."— Transcript presentasi:

1 INFERENSI

2 Inferensi yang didasarkan pada sample tunggal (Selang Kepercayaan)

3 Pendahuluan Dalam setiap kasus, kita selalu tertarik untuk mengestimasi mean populasi dari pengukuran Pemakaian suatu teknik untuk mengestimasi mean bergantung pada ukuran sample, yang dapat dibedakan untuk sampel besar atau kecil.

4 1. Selang Kepercayaan Sampel Besar untuk Mean Populasi
Berlaku untuk n ≥ 30 Selang kepercayaan rata-rata untuk populasi yang diketahui adalah:

5 Istilah Estimator selang/ selang kepercayaan
rumus yang mengatakan pada kita bagaimana menggunakan data sampel untuk menghitung selang yan mengestimasi parameter populasi Koefisien Kepercayaan probabilitas bahawa estimator selang mencakup populasi Tingkat kepercayaan Koefisien kepercayaan dalam persen

6 Tingkat Kepercayaan 100 (1-α)
α/ 2 Zα/2 90% 0,10 0,05 1,645 95% 0,025 1,96

7 Contoh Diberikan sampel random berukuran 100 dari populasi yang σ=8. Jika mean sampel = 42,7, nyatakan selang kepercayaan 95% untuk µ!  α = 0,05  α/2 = 0,025 = 1,96

8 Selang kepercayaan 95% untuk µ
“Kita percaya 100 (1-α)% bahwa µ terletak diantara batas bawah dan atas selang kepercayaan tersebut”

9 2. Selang Kepercayaan sampel Kecil untuk Mean Populasi
Berlaku untuk n< 30 Selang kepercayaan rata-rata untuk populasi yang kecil adalah:

10 Menggunakan tabel distribusi t dengan derajat bebas n-1
Contoh: Diketahui α=0,1 untuk data sejumlah 10 Jadi α/2 = 0,05 db (derajat bebas) = n-1 = 9 = ?

11

12 Contoh Diberikan sampel random berukuran 15 dari populasi. Jika mean sampel = 1,24 dan s=0,19, nyatakan selang kepercayaan 99% untuk µ!

13 Jawab  α = 0,01  α/2 = 0,005 db = 15-1 = 14 = 2,977

14 Inferensi yang didasarkan pada sample tunggal (Uji Hipotesis)

15 Elemen-elemen Uji Hipotesis
Hipotesis Nol (Ho)  teori tentang nilai dari satu atau lebih parameter populasi. Teori ini menyajikan pernyataan yang kita anggap benar sampai pernyataan tersebut dibuktikan salah. Hipotesis Alternatif (Ha/ H1)  Teori kontradiktif dengan Ho, dibuktikan kebenarannya dengan serangkaian pengujian Statistik Uji  Statistik sample yang digunakan untuk memutuskan apakah Ho kita diterima atau ditolak Daerah Penolakan  Nilai numerik dari statistik Uji dimana hipotesis nol ditolak.

16 1. Uji Hipotesis Sample besar terhadap Mean Populasi
Langkahnya: Memilih Hipotesis Alternatif, Ha memiliki 3 bentuk, yaitu: a. Satu sisi, sisi atas  Ha: µ > µo b. Satu sisi, sisi bawah  Ha: µ < µo c. Dua sisi  Ha: µ ≠ µo Memilih Ho sebagai pernyataan, dimana Ho adalah komplemen dari Ha, yaitu: a. Ho nya adalah µ ≤ µo b. Ho nya adalah µ ≥ µo c. Ho nya adalah µ = µo

17 Uji hipotesis sampel besar terhadap µ adalah sbb:
a. Ho : µ = µo Vs µ ≠ µo b. Ho : µ ≤ µo Vs µ > µo c. Ho : µ ≥ µo Vs µ < µo Statistik Uji: atau

18 3. Tingkat signifikansi α (Tabel distribusi normal/ Z) 4
3. Tingkat signifikansi α (Tabel distribusi normal/ Z) 4. Daerah Penolakan Ho a. Ho tidak ditolak apabila Ho ditolak apabila

19 b. Ho tidak ditolak apabila Ho ditolak apabila

20 c. Ho tidak ditolak apabila Ho ditolak apabila 5. Hitungan 6
c. Ho tidak ditolak apabila Ho ditolak apabila 5. Hitungan 6. Kesimpulan

21 Tabel Distribusi normal standar

22 contoh Akan diselidiki efek alkohol terhadap sistem saraf. Seorang peneliti menguji dengan menginjeksi alkohol terhadap 100 kelinci dan mengukur waktu responnya. Waktu respon kelinci yang tidak diinjeksi adalah 1,2 detik. Peneliti tersebut berharap bahwa waktu respon kelinci yang diinjeksi tidak sama dengan 1,2 detik. Diketahui s=0,5 detik dan rata-rata =1,05 detik. Lakukan uji hipotesis dengan α = 0,01 dan bagaimana kesimpulannya?

23 Ho : µ = 1,2 det Vs Ha: µ ≠ 1,2 det Statistik Uji α = 0,01 digunakan untuk uji sehingga α/2=0,005 = = 2,575 Ho ditolak bila Hitungan Kesimpulan Ho ditolak dg signifikansi α=0,01,artinya tidak benar bahwa waktu respon setelah diberi alkohol 1,2 detik

24 2. Uji Hipotesis Sample kecil terhadap Mean Populasi
a. Ho : µ = µo Vs Ha: µ ≠ µo b. Ho : µ ≤ µo Vs Ha: µ > µo c. Ho : µ ≥ µo Vs Ha: µ < µo Statistik Uji: Tingkat signifikansi α (tabel distribusi t)

25

26 Tingkat signifikansi α
a. Ho tidak ditolak bila Ho ditolak bila b. Ho tidak ditolak bila c. Ho tidak ditolak bila Hitungan Kesimpulan

27 Contoh Perusahaan mobil ingin menguji apakah mesin dengan tipe tertentu memenuhi standar polusi udara atau tidak. 10 mesin diuji kandungan karbonnya. Agar sesuia dengan standar, pancaran dari mesinnya seharus nya kurang dari 20 per milion karbon. Diketahui rata-rata= 17,17 dan s= 2,9. Gunakan α=0,01 untuk menguji apakah tipe mesin tersebut lebih dari standar polusi udara yang disyaratkan?

28 Hipotesis : Ho : µ ≥ µo Vs Ha: µ < µo
Statistik Uji α=0,01 dan derajat bebas (n-1)=9 sehingga t(9;0,01)=2,821 Daerah penolakan t < -2,821 Hitungan Kesimpulan Ho ditolak dengan tingkat signifikansi α=0,01. Artinya rata-rata kandungan karbon adalah kurang dari batas yang disyaratkan untuk lolos standar polusi udara yaitu 20 per milion karbon