Statistika 2: Inferensi Statistik: paket kilat

Lembar rumus, langkah-langkah metode utama untuk setiap topik, dan 10 soal latihan, dengan pembahasan lengkap di bagian belakang.

Soal baruKembali ke mata kuliah

Di jendela cetak, pilih “Simpan sebagai PDF” untuk menyimpan salinan di perangkat Anda.

1Rumus dan metode

Distribusi normal

Skor z
z = (x − μ)/σ
Di bawah x
P(X < x) = Φ(z)
Di atas x
P(X > x) = 1 − Φ(z)
Di antara
Φ(z2) − Φ(z1)
Persentil
x = μ + z·σ

Metode

  1. Ubah nilainya menjadi skor z: z = (x − μ)/σ.
  2. Cari Φ(z), luas di sebelah kiri z.
  3. Untuk luas di sebelah kanan gunakan 1 − Φ(z); untuk suatu selang kurangkan kedua luas kiri.
  4. Untuk persentil, kerjakan mundur: cari z untuk luasnya, lalu x = μ + z·σ.

Selang kepercayaan

σ diketahui
x̄ ± z·σ/√n
σ tidak diketahui
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z kritis
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Ukuran sampel
n = (z·σ/E)², rounded up

Metode

  1. Pilih antara z (σ populasi diketahui) dan t (hanya s sampel, dengan n − 1 derajat kebebasan).
  2. Cari nilai kritis untuk tingkat kepercayaannya.
  3. Margin of error: E = nilai kritis × simpangan baku/√n.
  4. Selang: x̄ ± E.

Uji hipotesis & selang kepercayaan

Uji z untuk rata-rata
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Uji t untuk rata-rata
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Dua sisi pada 5%
tolak H0 jika |z| > 1,96
Selang kepercayaan
x̄ ± z·σ/√n

Metode

  1. Nyatakan H₀ dan H₁ dan tentukan apakah ujinya satu sisi atau dua sisi.
  2. Hitung statistik uji: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), atau dengan s dan t.
  3. Bandingkan dengan nilai kritis, atau cari nilai p.
  4. Tolak H₀ jika statistiknya melewati nilai kritis (p di bawah α), dan nyatakan kesimpulannya dengan kata-kata.

Regresi linear & korelasi

Jumlah kuadrat
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
Kemiringan
b = Sxy/Sxx
Intersep
a = ȳ − b·x̄
Korelasi
r = Sxy/√(SxxSyy)
Residu
e = y − ŷ

Uji chi-kuadrat

Statistik uji
χ² = Σ(O − E)²/E
Uji kecocokan
E = n·p, df = k − 1 − (estimated parameters)
Independensi
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
24,838,3P = ?

Data waktu pengiriman berdistribusi normal dengan rata-rata 32 min dan simpangan baku 6 min. Berapa proporsi yang berada di antara 24,8 dan 38,3 min? Nyatakan P dalam bentuk desimal.

μ = 32σ = 6x1 = 24,8x2 = 38,3
P =
2.Distribusi normalSulit
35455565758595poinatas 85%

nilai ujian berdistribusi normal dengan rata-rata 65 poin dan simpangan baku 10 poin. Seret batas sehingga 85% teratas yang diarsir berada di sebelah kanannya. Cari batas x.

μ = 65 poinσ = 10 poin85%
x = poin
3.Selang kepercayaanSedang
n = 12, sd​ = 0,80LU = ?d̄ = 4,2E90%

Tekanan darah 12 pasien diukur sebelum dan sesudah suatu perawatan. Selisih d = sebelum − sesudah (mmHg) memiliki rata-rata 4,2 dan simpangan baku 0,8. Tentukan batas atas selang kepercayaan 90% untuk rata-rata selisih.

n = 12d̄ = 4,2sd = 0,890%t(11) = 1,796
batas atas = mmHg
4.Selang kepercayaanSulit
σ = 24, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 295%

Simpangan baku populasi adalah 24. Seberapa besar ukuran sampel n yang Anda perlukan agar selang kepercayaan 95% untuk rata-rata memiliki margin galat paling banyak 2?

σ = 24E = 295%
n =
5.Uji hipotesis & selang kepercayaanSedang
1,06p = ?

Rata-rata suatu populasi diklaim sebesar 100; simpangan baku populasinya diketahui 18. Sampel acak 144 pengamatan memiliki rata-rata 101,59. Uji H₀: μ = 100 melawan H₁: μ > 100. Tentukan nilai p p.

μ₀ = 100σ = 18n = 144x̄ = 101,59H₁: μ > μ₀
p =
6.Uji hipotesis & selang kepercayaanSulit
z −1,9601,96

Sampel 49 pengukuran memiliki rata-rata 117,9. Simpangan baku populasi 12. Tentukan batas atas U selang kepercayaan 95% untuk rata-rata.

x̄ = 117,9σ = 12n = 4995%
U =
7.Regresi linear & korelasiSedang
xy123220319412510xy24101520

Tabel memberikan 5 pasang pengamatan x = umur mobil dalam tahun dan y = harga dalam k€. Cari koefisien determinasi r² dari garis kuadrat terkecil.

n = 5
r² =
8.Regresi linear & korelasiSulit
xy142241342451551xy244550ŷ = 44

Tabel memberikan 5 pasang pengamatan x = belanja iklan dalam k€ dan y = penjualan dalam k€. Gunakan garis kuadrat terkecil ŷ = a + b·x. Untuk nilai x berapa garis memprediksi ŷ = 44?

n = 5ŷ = 44
x =
9.Uji chi-kuadratSedang
rendahsedangtinggiTotalperkotaan1683357perdesaan21304091Total373873148

Tabel kontingensi menunjukkan frekuensi teramati. Untuk uji independensi chi-kuadrat, cari frekuensi harapan E untuk sel “perdesaan, rendah”.

total baris = 91total kolom = 37N = 148
E =
10.Uji chi-kuadratSulit

Uji independensi chi-kuadrat dilakukan pada tabel kontingensi dengan 2 baris dan 4 kolom (tidak termasuk total). Berapa derajat kebebasan df uji tersebut?

2 × 4
df =

3Larutan

1.Distribusi normal

Jawaban: P = 0,7381

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 = (24,8 − 32)/6 = −1,2
z₂ = (38,3 − 32)/6 = 1,05

Luas di antara

P = Φ(1,05) − Φ(−1,2) = 0,8531 − 0,1151 = 0,7381

Jawaban

P = 0,7381
2.Distribusi normal

Jawaban: x = 54,6 poin

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) = 0,15

z dari tabel

z ≈ −1,04

Kembali ke satuan semula

x = 65 − 1,04·10 = 54,6 poin

Jawaban

x = 54,6 poin
3.Selang kepercayaan

Jawaban: batas atas = 4,615 mmHg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Nilai kritis

df = 11, t = 1,796

Margin galat

E = 1,796·0,8/√12 = 0,4148

Selang

4,2 ± 0,4148 → [3,785, 4,615]

Jawaban

batas atas = 4,615 mmHg
4.Selang kepercayaan

Jawaban: n = 554

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.

Selesaikan untuk n

n = (1,96·24/2)² = 553,2

Bulatkan ke atas

Ukuran sampel adalah bilangan bulat, dan membulatkan ke bawah akan membuat margin galat terlalu besar.

n = 554

Jawaban

n = 554
5.Uji hipotesis & selang kepercayaan

Jawaban: p = 0,1446

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Statistik uji

SE = σ/√n = 18/√144 = 1,5
z = (101,59 − 100)/1,5 = 1,06

Luas ekor

Φ(1,06) = 0,8554
1 − Φ(1,06) = 0,1446

nilai p

p = 0,1446

Jawaban

p = 0,1446

p > 0,05, jadi H₀ tidak ditolak pada taraf 5%.

6.Uji hipotesis & selang kepercayaan

Jawaban: U = 121,3

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/√49 = 3,36

Batas selang

U = 117,9 + 3,36 = 121,3

Jawaban

U = 121,3
7.Regresi linear & korelasi

Jawaban: r² = 0,9414

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 = 15/5 = 3
ȳ = 84/5 = 16,8

Jumlah kuadrat dan hasil kali

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −34
Syy = Σ(y − ȳ)² = 122,8

Koefisien determinasi

r² = −34²/(10·122,8) = 0,9414

Jawaban

r² = 0,9414

Sekitar 94,14% variasi y dijelaskan oleh garis.

8.Regresi linear & korelasi

Jawaban: x = 2,5

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 = 15/5 = 3
ȳ = 227/5 = 45,4

Jumlah kuadrat dan hasil kali

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 28

Garis regresi

b = 28/10 = 2,8
a = 45,4 − 2,8·3 = 37
ŷ = 37 + 2,8·x

Selesaikan untuk x

x = (44 − 37)/2,8 = 2,5

Jawaban

x = 2,5
9.Uji chi-kuadrat

Jawaban: E = 22,75

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.

Frekuensi harapan

E = 91·37/148 = 22,75

Jawaban

E = 22,75
10.Uji chi-kuadrat

Jawaban: df = 3

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.

Derajat kebebasan

df = (2 − 1)·(4 − 1) = 3

Jawaban

df = 3

ExamProblems · examproblems.com/courses/statistics-2-inference