E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Nilai kritis (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Keputusan
tolak H0 jika χ² > χ²crit
2Soal latihan
1.Distribusi normalSedang
Data tinggi badan pria dewasa berdistribusi normal dengan rata-rata 178 cm dan simpangan baku 7 cm. Berapa proporsi yang berada di antara 164 dan 192,35 cm? Nyatakan P dalam bentuk desimal.
μ = 178σ = 7x1 = 164x2 = 192,35
P =
2.Distribusi normalSulit
berat kantong berdistribusi normal dengan rata-rata 250 g dan simpangan baku 5 g. Seret batas sehingga 90% terbawah yang diarsir berada di sebelah kirinya. Cari batas x.
μ = 250 gσ = 5 g90%
x = g
3.Selang kepercayaanSedang
Sebuah sampel berisi 10 unit memiliki rata-rata 120 dan simpangan baku s = 18. Populasinya kira-kira berdistribusi normal. Tentukan batas atas selang kepercayaan 95% untuk rata-rata.
n = 10x̄ = 120s = 1895%t(9) = 2,262
batas atas =
4.Selang kepercayaanSulit
Diameter 16 poros hasil permesinan memiliki simpangan baku sampel 4,8 µm. Dengan anggapan diameternya berdistribusi normal, tentukan batas atas σ selang kepercayaan 95% untuk simpangan baku populasi. Dengan df = 15, 2,5% distribusi χ² berada di bawah 6,262 dan 2,5% berada di atas 27,488.
n = 16s = 4,8 µmχ² = 6,262, 27,488
σ = µm
5.Uji hipotesis & selang kepercayaanSedang
Sampel 49 mahasiswa memiliki nilai rata-rata 55,14 dan simpangan baku sampel 15. Tentukan statistik uji t untuk H₀: μ = 50.
μ₀ = 50x̄ = 55,14s = 15n = 49
t =
6.Uji hipotesis & selang kepercayaanSulit
Sampel 25 pengukuran memiliki rata-rata 196,2. Simpangan baku populasi 12. Tentukan batas bawah L selang kepercayaan 95% untuk rata-rata.
x̄ = 196,2σ = 12n = 2595%
L =
7.Regresi linear & korelasiSedang
Tabel memberikan 5 pasang pengamatan x = beban dalam kN dan y = pertambahan panjang dalam mm. Jumlah-jumlahnya diberikan. Cari koefisien korelasi Pearson r dari jumlah-jumlah ini.
n = 5Σx = 30Σy = 71Σx² = 220Σy² = 1199Σxy = 512
r =
8.Regresi linear & korelasiSulit
Tabel memberikan 5 pasang pengamatan x = jam belajar dan y = nilai ujian. Gunakan garis kuadrat terkecil ŷ = a + b·x. Sebuah pengamatan baru (5,5, 75) dilakukan. Cari residunya e = y − ŷ.
n = 5(5,5, 75)
e =
9.Uji chi-kuadratSedang
Tabel kontingensi menunjukkan frekuensi teramati. Hitung statistik chi-kuadrat χ² untuk uji independensi antara variabel baris dan variabel kolom. Jangan gunakan koreksi kontinuitas.
N = 2002 × 3
χ² =
10.Uji chi-kuadratSulit
Uji independensi chi-kuadrat dilakukan pada tabel kontingensi dengan 2 baris dan 2 kolom (tidak termasuk total). Berapa derajat kebebasan df uji tersebut?
2 × 2
df =
3Larutan
1.Distribusi normal
Jawaban: P = 0,9571
Distribusi normal: ubah nilai x menjadi skor z, z = (x − μ)/σ, yang menghitung berapa simpangan baku dari rata-rata. Tabel z (atau Φ(z)) memberikan luas di sebelah kiri z, yaitu P(X < x). Luas di sebelah kanan adalah 1 − Φ(z), dan luas di antara dua nilai adalah selisih kedua luasnya.
Skor z
z₁ = (164 − 178)/7 = −2
z₂ = (192,35 − 178)/7 = 2,05
Luas di antara
P = Φ(2,05) − Φ(−2) = 0,9798 − 0,02275 = 0,9571
Jawaban
P = 0,9571
2.Distribusi normal
Jawaban: x = 256,4 g
Dari luas kembali ke z: Φ(z) adalah luas di sebelah kiri z. Untuk luas ekor kiri A, cari z dengan Φ(z) = A dalam tabel. Luas ekor kanan A berarti Φ(z) = 1 − A. Luas tengah A di antara −z dan z menyisakan (1 − A)/2 pada setiap ekor, sehingga Φ(z) = (1 + A)/2. Untuk nilai x, pakai x = μ + zσ.
Luas di sebelah kiri
Φ(z) = 0,9
z dari tabel
z ≈ 1,28
Kembali ke satuan semula
x = 250 + 1,28·5 = 256,4 g
Jawaban
x = 256,4 g
3.Selang kepercayaan
Jawaban: batas atas = 132,9
Selang kepercayaan untuk rata-rata: x̄ ± margin galat. Jika σ populasi diketahui, margin galatnya z·σ/√n; jika hanya ada simpangan baku sampel s, gunakan t dengan derajat bebas n − 1: t·s/√n. Nilai kritis: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). Agar margin galat E atau lebih kecil, Anda memerlukan n ≥ (z·σ/E)², dibulatkan ke atas.
Nilai kritis
df = n − 1 = 9, t = 2,262
Margin galat
E = 2,262·18/√10 = 12,88
Selang
120 ± 12,88 → [107,1, 132,9]
Jawaban
batas atas = 132,9
4.Selang kepercayaan
Jawaban: σ = 7,429 µm
Selang untuk varians: (n − 1)s²/σ² berdistribusi χ² dengan derajat bebas n − 1. Selang 95% untuk σ² berjalan dari (n − 1)s² dibagi nilai χ² atas (2,5% di atasnya) sampai (n − 1)s² dibagi nilai χ² bawah (2,5% di bawahnya); selang untuk σ adalah akar kuadrat kedua batas itu. Selang ini tidak simetris terhadap s.
Jumlah kuadrat
(n − 1)s² = 15·4,8² = 345,6
Batas untuk σ²
345,6/27,488 = 12,57
345,6/6,262 = 55,19
Batas untuk σ
σ = √55,19 = 7,429 µm
Jawaban
σ = 7,429 µm
Selang 95% untuk σ: [3,546, 7,429] µm.
5.Uji hipotesis & selang kepercayaan
Jawaban: t = 2,399
Menguji rata-rata: statistik uji mengukur berapa galat baku rata-rata sampel dari nilai yang diklaim dalam H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) jika σ diketahui, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) jika diestimasi dari sampel. Selang kepercayaan adalah x̄ ± (nilai kritis)·(galat baku).
Galat baku
SE = 15/√49 = 15/7 = 2,143
Statistik uji
t = (55,14 − 50)/2,143 = 2,399
Jawaban
t = 2,399
t0,025; df = 48 = 2,011
|t| > 2,011, jadi H₀ ditolak pada taraf 5% (dua sisi).
6.Uji hipotesis & selang kepercayaan
Jawaban: L = 191,5
Menguji rata-rata: statistik uji mengukur berapa galat baku rata-rata sampel dari nilai yang diklaim dalam H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) jika σ diketahui, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) jika diestimasi dari sampel. Selang kepercayaan adalah x̄ ± (nilai kritis)·(galat baku).
Margin galat
E = 1,96·12/√25 = 4,704
Batas selang
L = 196,2 − 4,704 = 191,5
Jawaban
L = 191,5
7.Regresi linear & korelasi
Jawaban: r = 0,9844
Regresi kuadrat terkecil: dengan x̄ dan ȳ sebagai rata-rata, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² dan Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), garis ŷ = a + b·x memiliki kemiringan b = Sxy/Sxx dan intersep a = ȳ − b·x̄, sehingga garis selalu melalui (x̄, ȳ). Koefisien korelasi Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) terletak antara −1 dan 1; r² adalah fraksi variasi y yang dijelaskan oleh garis.
Jumlah terpusat
Sxy = 512 − 30·71/5 = 86
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 1199 − 71²/5 = 190,8
Koefisien korelasi
r = 86/√(40·190,8) = 0,9844
Jawaban
r = 0,9844
8.Regresi linear & korelasi
Jawaban: e = −2,65
Regresi kuadrat terkecil: dengan x̄ dan ȳ sebagai rata-rata, Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² dan Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ), garis ŷ = a + b·x memiliki kemiringan b = Sxy/Sxx dan intersep a = ȳ − b·x̄, sehingga garis selalu melalui (x̄, ȳ). Koefisien korelasi Pearson r = Sxy/√(Sxx·Syy) terletak antara −1 dan 1; r² adalah fraksi variasi y yang dijelaskan oleh garis.
Rata-rata
x̄ = 25/5 = 5
ȳ = 377/5 = 75,4
Jumlah kuadrat dan hasil kali
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 45
Garis regresi
b = 45/10 = 4,5
a = 75,4 − 4,5·5 = 52,9
ŷ = 52,9 + 4,5·x
Nilai prediksi
ŷ = 52,9 + 4,5·5,5 = 77,65
Residu
e = 75 − 77,65 = −2,65
Jawaban
e = −2,65
Titik terletak di bawah garis.
9.Uji chi-kuadrat
Jawaban: χ² = 2,611
Uji chi-kuadrat: bandingkan frekuensi teramati O dengan frekuensi E yang diharapkan di bawah H₀ menggunakan χ² = Σ(O − E)²/E. Uji kecocokan: E = n·p untuk setiap kategori, df = k − 1 (dikurangi satu lagi untuk setiap parameter yang diestimasi dari data). Independensi dalam tabel r × c: E = total baris × total kolom / total keseluruhan, df = (r − 1)(c − 1). Tolak H₀ bila χ² melebihi nilai kritis untuk α yang dipilih.
df = 2. Pada α = 0,05 nilai kritisnya 5,991, sehingga H₀ (independensi) tidak ditolak.
10.Uji chi-kuadrat
Jawaban: df = 1
Uji chi-kuadrat: bandingkan frekuensi teramati O dengan frekuensi E yang diharapkan di bawah H₀ menggunakan χ² = Σ(O − E)²/E. Uji kecocokan: E = n·p untuk setiap kategori, df = k − 1 (dikurangi satu lagi untuk setiap parameter yang diestimasi dari data). Independensi dalam tabel r × c: E = total baris × total kolom / total keseluruhan, df = (r − 1)(c − 1). Tolak H₀ bila χ² melebihi nilai kritis untuk α yang dipilih.