Penaksiran Titik Penaksiran Selang Selang Kepercayaan untuk RATAAN Selang Kepercayaan untuk VARIANSI

PENAKSIRAN PENAKSIRAN

  P e n a ks ira n Titik P e n a ks ira n S e la n g S e la n g Ke p e rca ya a n u n tu k RATAAN S e la n g Ke p e rca ya a n u n tu k RATAAN S e la n g Ke p e rca ya a n u n tu k VARIAN S I Met ode Penaksiran Met ode Penaksiran Pen aksiran

1 Pen aksiran

  2 Titik Selang g

  Nilai tunggal dari suatu parameter l l i d k d Nilai sesungguhnya dari suatu b d di l melalui pendekatan metode tertentu. parameter berada di selang tertentu.

  Contoh 1 . Seorang mahasiswa mengulang kuliah Statdas, ketika di

  Contoh 2 . Seiring berjalannya waktu, mahasiswa tersebut awal perkuliahan, memiliki target nilai lulus matkul Statdas adalah B. mengubah target nilai lulus matkul Statdas adalah minimal AB Ilust rasi P r m t r P pul si Parameter Populasi σ

  2 µ Populasi Sampel σ

  2 µ menaksir

  ? ? titik?? selan g??

  Parameter Sampel ? ?

  

Param eter sam pel m en aksir param eter populasi m mp Penaksiran Tit ik 

  Statistik yan g digun akan un tuk m en dapatkan k k d b k i f i

  4 taksiran titik disebut p e n a ks ir atau fu n gs i ke p u tu s a n .

   

  X

  2

  2

   s

  X  Apakah dan s

  2 merupakan penaksir yang baik dan paling efisien bagi

   dan 

  2 ? Penaksir Takbias dan Paling Ef isien

  5 Definisi Statistik dikatakan penaksir takbias parameter

  ˆ

  bila, ˆ

  E   [  ]  

  ˆ  

   Dari semua penaksir takbias yang mungkin dibuat, penaksir yang memberikan variansi

   

terkecil disebut penaksir terkecil disebut penaksir yang paling efisien yang paling efisien

  2

  2

  2 Penaksir Tak Bias unt uk dan  

  6

  2 Misalkan peubah acak X N(, ) Misalkan peubah acak X ~ N(, ) n

  1 X

  • n

  X penaksir tak bias untuk . i

  

  i i

  1

  1 n

  2

  1

  2

  2 sX

  X     i i p penaksir takbias untuk  .

  • 1

   

  1 ni

  1 : dengan menunjukkan bahwa,

  Bukti E [ X ] 

   Penaksiran Selang

  7  Taksiran selang suatu parameter populasi

  1 ˆ ˆ P

   Selan g kepercayaan : perhitun gan selan g

      

  1 ˆ ˆ

  2

  taraf/koefisien keberartian den gan 0 <  < 1. taraf/koefisien keberartian

  2

  1

       

     

  1  p

  1 

  2 

  2 

       

  :

    

  2 ˆ

  

  1 ˆ

   dan : nilai dari peubah acak dan  dan dicari sehin gga m em en uhi :

  

g p p p

  1 ˆ

      

  1 ˆ ˆ

  2

  1 ˆ 

  2 ˆ 

  

  2 ˆ

1 P

  Skema Penaksiran

POPU LAS I

  2

  2

  µ σ

  2 POPULASI

  2 POPULASI

  1 POPULASI

  2 POPULASI

  1 POPULASI

  2 POPULASI BERPASANGAN BERPASANGAN

  2

  2 Tabel b l 

  n

  Tabel D

  1 F

  D v v

  ,

  1 2

  2

  2

  2

  2

  tidak id k σ σ

  2

  2

  

2

  2

  2

  2

  , = σ

  1 σ 2 σ

1 σ

2 σ 1 ≠ σ

  2

  diketahui diketahui diketahui tidak diketahui tidak diketahui

  Kurva Normal Baku (Z~N(0, 1)) K N l B k (Z N(0 1)) z menghit ung t abel

  P(-z ) /2 Z z /2

  1- 1-  

  /2 /2 1 1 -  

   = 0

  • z

  z

  1- /2 /2

  1-

  (1- /2)  = 5% maka z = z =1,96  P(Z ) = 1 – 0,025 = 0,975 ≤ z

  1- /2 0,975 0,975

  ) = 0,025

  )  = 0

  = 2,262  P(Tt 0,025

  = t 0,025;9

   = 5% dan n =10 maka t /2;n-1

  /2

  /2

  1 t

   /2

  Kurva t -

   /2 T t

  /2 /2 P(-t

  /2 /2 1 -

  ) menghit ung t abel t

  St udent ( T~t v

  ) Kurva t -

  St udent ( T~t

  • t
  • Kasus 1 populasi, 

  Selang Kepercayaan (1- 

  1

  2 diketahui

     

  11 

  

 

  

  ) unt uk 

   

  1

1 Z z z P

  2

  2

  2 diketahui :

  ) untuk  jika 

  SK (1-

  X P  

  n z X n z

  1

  2

  1

  1

  2

   

     

      

  

 

  

         

      Selang Kepercayaan (1- ) unt uk  

  X  

  / N Z n

  TLP : ) ( 1 , ~

     

  12

2 Kasus 1 populasi,  tidak diketahui •

      P t T t

  

   

1    

   

  2

  2  

  X   ~ t n

  1  s n

  /  

    s s P Xt   

  Xt   1      n n

  2

  2

   

  2 (1-

  SK ) untuk  jika  tidak diketahui : s s Cont oh 1 Survey tentang waktu maksimum pemakaian y g p

  • komputer (jam) dalam seminggu di 50 buah Warnet di Kota Bandung diketahui berdistribusi normal dengan simpangan baku 10 jam dan l d

  b k d rata-rata pemakaian maksimum adalah 55 jam.

  Dengan menggunakan taraf keberartian 2% Dengan menggunakan taraf keberartian 2% carilah selang kepercayaannya ! Cont oh 2 Survey tentang waktu maksimum pemakaian

  • komputer (jam) dalam seminggu di 50 buah Warnet p (j ) gg di Kota Bandung diketahui berdistribusi normal. Rata-rata pemakaian maksimum adalah 55 jam dengan simpangan baku 10 jam. Dengan dengan simpangan baku 10 jam. Dengan menggunakan taraf keberartian 2% carilah selang kepercayaannya ! Dapatkah Anda membedakan contoh 1 dengan
Analisis Cont oh Analisis Cont oh

  15 Contoh 1 Contoh 2

Diketahui : n = 50 , , σ = 10 n = 50 , , S = 10

  

2,33 t

   

  X

  X S t

      S t

   

  

  X  

  X z

  2,326

z

  0,01;49

  t

  /2;n-1

  0,99

  55 X

  z

  1-/2

  = 2,326 Jawab : z

  0 01;49

  = t

  /2;n 1

  = 2,33 t

  0 99

  = z

  1 /2

  2 tidak diketahui, Jawab : z

  2 diketahui, kasus menaksir  dengan 

  55 X  Ditanya : SK 98% untuk  ( = 0,02) SK 98% untuk  ( = 0,02) Jenis kasus : kasus menaksir  dengan 

       Solusi Cont oh 1 dan 2 Selang Kepercayaan unt uk 

  2 diketah i

  2 tidak diketah i

1 Jika

  10

  50

   

  51,711 58,290 

    

  50 51,705 58,295

  50

  50 

  50     

  10 55 2,33 55 2,33

  2 Jika

  10 55 2,326 55 2,326

  10

  2. Jika  2 tidak diketahui.

  1. Jika  2 diketahui.

      

  50

  2

  

   

  )

  2

  2

  , σ

  2

  ~ N

  2

  X

  )

  1

  2 dan 

  , σ

  1

  ~ N

  1

  17 X

  2 Kasus 2 populasi

  1

  ) unt uk 

  Selang Kepercayaan (1- 

  ) unt uk 

  Selang Kepercayaan (1- 

  2 diketahui

1. SK (1- ) untuk (

  1

          

   

     

    

  X X Z

  X X Z

  ( ) ( )

  2 1 / 2

  1

  2

  1

  2 1 / 2

  1

  2

  1

  2

  1

  2

  2

  2

  2

  1

  2

  2 ) jika 

  2 tidak diketahui dan 

  ) unt uk 

  1

  2 Selang Kepercayaan (1 

  ) unt uk 

  1 

  2 Kasus 2 populasi

  18

  Selang Kepercayaan (1- 

  2

  2 ≠ 

  

2

, 

2. SK (1- ) untuk (

  2

  2

  2

  2

  2

  1

  2

  s s     

  1

  2

  2

  X X t

  2

  2

  1

  1

  2

  2

  dimana ( / ) ( / ) n n s n s n

     

     

  X X t n n n n

   

        

s s s s

  1

  1

  1

  2

  2 ) jika 

  2

  2

  2

  2

  1

  2

  2

     

  1 2 ; / 2

  1

  2

  1- 

  1

  2

  1

  2

  ( ) ( )

  1 2 ; / 2

  1

  1

  1

  2

  2

  2

  2

  2

  2

  1

  S n n

  2

  2    p

  2 dimana

  1

  2

  1

      n S n S S dan v = n

  2 ( 1) ( 1) dimana

  2

  1

  1

  1

  2

  2

  1

  X X

      p

  

 

  2

   

   

   

  

2

atau

  1

  2

  1

  1

  1

  2

  2

   

              

   

   

  2

  1

  1

  2

  2

   n

  1

  X X n dan v n

  X X n

      n n n n

  2

  2

  X X S n n JK JK

  1

  2 ) jika 

  

  3. SK (1- ) untuk ( 1-

  19

  2 Kasus 2 populasi

  1 

  

  2 g p y ( )

  2

  2 = 

  2 tidak diketahui dan 

  2 tidak diketahui dan 

  2

  

2

  1

  2 ) jika 

  1 

  3 SK (1- ) untuk (

  2

  1

  ) unt uk 

  Selang Kepercayaan (1- 

  1 , 

  1 

   

            

     

  ( ) ( ) p p n n n n

  2

  1

  2

  1

  1 2 ; / 2

  2

  1

  1 2 ; / 2

     

  2

  X X t s

  X X t s

  1 ( ) ( ) p p

  1

  1

  1

  1 2 ; / 2

  2

  1

  1 2 ; / 2

  • + n
    • 2
    Pengamat an Berpasangan g p g

  Ciri-ciri: Setiap satuan percobaan mempunyai sepasang

  • pengamatan Data berasal dari satu populasi yang sama
  • Contoh

  Produksi minyak sumur A pada tahun 1980 dan

  • 2000

    Penentuan perbedaan kandungan besi (dalam ppm)

Selang Kepercayaan (1- S l g K (1 ) unt uk ) t k

    d d d

  SK un tuk selisih pen gam atan berpasan gan SK un tuk selisih pen gam atan berpasan gan den gan rataan dan sim pan gan baku S : d s s s s d d d t d t

       1;

  1; n   D n   n n

  2

  2     

dimana “ “ dengan n : banyaknya pasangan.

d

  1

  2 merupakan rata-rata dari selisih 2 kelompok data. d Kurva khi kuadrat (x ~

  )

  2

  Kurva khi kuadrat (x ) menghit ung t abel v

  

  2 

  /2  

  /2 /2

  2 

      

  2

  

  1

  2

1 X P

  2

  2

   = 5% dan n =10 maka,

     n

  

   

  2

  2 1 ,

  2 , 025 9 ;

  19

  023 ,

  2

        

  1 -

  

  

  1 

  2

  2

  1   

  2 

  2

  2

  

  • Kasus 1 populasi

  2

  2 Selang Kepercayaan (1 ) untuk σ

  23  

    

   

      

      

  

  1

  2

  Selang Kepercayaan (1-) untuk σ

  2

1 X P

  2

  2 / 2 1 / 2

  2 :

  SK (1 - ) 100% untuk 

  

 

 

  2

( 1) ( 1)

n s n s

  2

  2

  2

         

     

  

  

 

   

  1 n s n s P

  ( 1) ( 1)

  2

  2

  2

  2

  2

   

  

  X  

  2

  2

  1

  2

  2

  2

  ( 1) ( 1)  

  2

  ( 1) ~ n n s Kurva f isher (F ~

  ) F

  2

  2 

  f

  2

  1 

  

  f 1 -

  1 , 1 ;

  2

  1

  2 n n

  2

  36 ,

   n n n n f f

  4

  8 , , 025 9 ; 1 ,

  1 ;

  2

  2

  1  

   

  f f n n

  

   = 5% , n

  1 = 10 dan n

   

      

  Kurva f isher (F ) menghit ung t abel

  2

  F

  2

  1

  ,v v F

  /2  

  /2 /2

  

1

  

 

  

        

  

  1

  1

  1

  2

  1 , ;

  2 , ; 2 1 v v v v

  F f f P

  1 , 1 ; 1 , 1 ;

  2

  1

  1

  2

  2

  1

  2 = 9 maka, dan

  • Kasus 2 populasi

  2

  2 ; ,

  2

  2

  2

  2 ; ,

  2

  1

  1

  1

  1

  2

  1

  1

  2

  2

  2

  1 v v v v s s P f s f s

  SK (1 ) 100% t k

  2

  

  1 s s f

  1

  1

  1

  2

  2

      

  2 :

  2

  2 /

  1

  SK (1 - ) 100% untuk 

       

       

  2

/

     

  Selang Kepercayaan (1-) untuk 

  s F f

  2

  1

  

      

      

    

  2 2 2 1

  2

  25  

  2

  1 /

  2 Selang Kepercayaan (1 ) untuk 

  2

  2 /

  1

  1

  1

  1 s s

  2

  2

  2

  2

    

  

  ~ v v s F f s

  2

  , ;

  1

  2 1 2 2 , ,

  2

  1

  F f f P

  2 1 v v v v

  2 , ;

     Ref erensi Devore, J.L. and Peck, R., Statistics – The Exploration and

  • Analysis of Data , USA: Duxbury Press, 1997.

  Pasaribu, U.S., 2007, Catatan Kuliah Biostatistika. P ib U S 2007 C t t K li h Bi t ti tik

  • Wild, C.J. and Seber, G.A.F., Chance Encounters – A first
  • Course in Data Analysis and Inference , USA: John Wiley&Sons,Inc., 2000.

  

Walpole, Ronald E. Dan Myers, Raymond H., Ilmu Peluang

  • dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan y , Edisi 4, Bandung: g

    Penerbit ITB, 1995.

  Walpole, Ronald E. et.al., Probability & Statistics for Enginerrs