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
242256P = ?

Data berat kantong berdistribusi normal dengan rata-rata 250 g dan simpangan baku 5 g. Berapa proporsi yang berada di antara 242 dan 256 g? Nyatakan P dalam bentuk desimal.

μ = 250σ = 5x1 = 242x2 = 256
P =
2.Distribusi normalSulit
μ = 65x = ?95%

Data nilai ujian berdistribusi normal dengan rata-rata 65 poin dan simpangan baku 10 poin. Tentukan nilai x yang di bawahnya terdapat 95% data (persentil ke-95).

μ = 65σ = 10P = 95%
x = poin
3.Selang kepercayaanSedang
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E95%

Daya tahan baterai dua model ponsel dibandingkan. Model 1: 80 ponsel, rata-rata 66 h, simpangan baku diketahui 19 h. Model 2: 30 ponsel, rata-rata 71 h, simpangan baku diketahui 6 h. Tentukan batas atas selang kepercayaan 95% untuk μ₁ − μ₂.

n₁ = 80x̄₁ = 66 hσ₁ = 19 hn₂ = 30x̄₂ = 71 hσ₂ = 6 h95%
batas atas = h
4.Selang kepercayaanSulit
n = 11Lσ = ?s = 8,295%

Diameter 11 poros hasil permesinan memiliki simpangan baku sampel 8,2 µm. Dengan anggapan diameternya berdistribusi normal, tentukan batas atas σ selang kepercayaan 95% untuk simpangan baku populasi. Dengan df = 10, 2,5% distribusi χ² berada di bawah 3,247 dan 2,5% berada di atas 20,483.

n = 11s = 8,2 µmχ² = 3,247, 20,483
σ = µm
5.Uji hipotesis & selang kepercayaanSedang
−1,961,96z = ?

Dua lini produksi membuat komponen yang sama. Lini 1: sampel 100 komponen memiliki rata-rata panjang 53 mm, dan simpangan baku lini yang diketahui 17 mm. Lini 2: sampel 80 komponen memiliki rata-rata 49,4 mm, simpangan baku diketahui 3 mm. Tentukan statistik uji z untuk H₀: μ₁ = μ₂, dengan selisih x̄₁ − x̄₂ (lini 1 dikurangi lini 2).

n₁ = 100x̄₁ = 53 mmσ₁ = 17 mmn₂ = 80x̄₂ = 49,4 mmσ₂ = 3 mm
z =
6.Uji hipotesis & selang kepercayaanSulit
−1,961,96z = ?

Dalam suatu uji klinis, 90 dari 150 pasien dengan perlakuan A sembuh, dan 105 dari 150 pasien dengan perlakuan B. Dengan proporsi gabungan, tentukan statistik uji z untuk H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 90n₁ = 150x₂ = 105n₂ = 150
z =
7.Regresi linear & korelasiSedang
xy234345450550653xy2464050

Tabel memberikan 5 pasang pengamatan x = belanja iklan dalam k€ dan y = penjualan dalam k€. Cari koefisien determinasi r² dari garis kuadrat terkecil.

n = 5
r² =
8.Regresi linear & korelasiSulit
xy127226323423519620xy2462025ŷ = 26

Tabel memberikan 6 pasang pengamatan x = umur mobil dalam tahun dan y = harga dalam k€. Gunakan garis kuadrat terkecil ŷ = a + b·x. Untuk nilai x berapa garis memprediksi ŷ = 26?

n = 6ŷ = 26
x =
9.Uji chi-kuadratSedang
tanpa cacatcacat ringancacat beratTotalshift siang30302585shift malam13333480Total436359165

Tabel kontingensi menunjukkan frekuensi teramati. Untuk uji independensi chi-kuadrat, cari frekuensi harapan E untuk sel “shift malam, tanpa cacat”.

total baris = 80total kolom = 43N = 165
E =
10.Uji chi-kuadratSulit
yatidakTotalusia 18–305644100usia 31–50919100usia 51+937100Total24060300dfα = 0,05α = 0,0113,8416,63525,9919,21037,81511,34549,48813,277511,07015,086612,59216,812714,06718,475815,50720,090916,91921,6661018,30723,209

Tabel menunjukkan frekuensi teramati. Uji pada α = 0,05 apakah kedua variabel independen (tanpa koreksi kontinuitas). Hitung statistik uji χ², lalu bandingkan dengan nilai kritis dari tabel.

N = 3003 × 2α = 0,05
χ² =

3Larutan

1.Distribusi normal

Jawaban: P = 0,8301

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 = (242 − 250)/5 = −1,6
z₂ = (256 − 250)/5 = 1,2

Luas di antara

P = Φ(1,2) − Φ(−1,6) = 0,8849 − 0,0548 = 0,8301

Jawaban

P = 0,8301
2.Distribusi normal

Jawaban: x = 81,45 poin

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.

z untuk persentil

Φ(z) = 0,95 → z = 1,645

Kembali ke x

x = 65 + 1,645·10 = 81,45 poin

Jawaban

x = 81,45 poin
3.Selang kepercayaan

Jawaban: batas atas = −0,3154 h

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.

Estimasi titik

x̄₁ − x̄₂ = 66 − 71 = −5

Galat baku

SE = √(19²/80 + 6²/30) = 2,39

Margin galat

E = 1,96·2,39 = 4,685

Selang

−5 ± 4,685 → [−9,685, −0,3154]

Jawaban

batas atas = −0,3154 h

Selang tidak memuat 0, jadi rata-ratanya berbeda secara signifikan.

4.Selang kepercayaan

Jawaban: σ = 14,39 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 = 10·8,2² = 672,4

Batas untuk σ²

672,4/20,483 = 32,83
672,4/3,247 = 207,1

Batas untuk σ

σ = √207,1 = 14,39 µm

Jawaban

σ = 14,39 µm

Selang 95% untuk σ: [5,73, 14,39] µm.

5.Uji hipotesis & selang kepercayaan

Jawaban: z = 2,078

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.

Galat baku selisih

SE = √(17²/100 + 3²/80) = √3,003 = 1,733

Statistik uji

z = (53 − 49,4)/1,733 = 2,078

Jawaban

z = 2,078

|z| > 1,96, jadi H₀ ditolak pada taraf 5% (dua sisi).

6.Uji hipotesis & selang kepercayaan

Jawaban: z = −1,816

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.

Proporsi sampel

p̂₁ = 90/150 = 0,6
p̂₂ = 105/150 = 0,7
p̂ = 195/300 = 0,65

Galat baku menurut H₀

SE = √(0,65·0,35·(1/150 + 1/150)) = 0,05508

Statistik uji

z = (0,6 − 0,7)/0,05508 = −1,816

Jawaban

z = −1,816

|z| < 1.96, jadi H₀ tidak ditolak pada taraf 5% (dua sisi).

7.Regresi linear & korelasi

Jawaban: r² = 0,821

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 = 20/5 = 4
ȳ = 232/5 = 46,4

Jumlah kuadrat dan hasil kali

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 43
Syy = Σ(y − ȳ)² = 225,2

Koefisien determinasi

r² = 43²/(10·225,2) = 0,821

Jawaban

r² = 0,821

Sekitar 82,1% variasi y dijelaskan oleh garis.

8.Regresi linear & korelasi

Jawaban: x = 1,625

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 = 21/6 = 3,5
ȳ = 138/6 = 23

Jumlah kuadrat dan hasil kali

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −28

Garis regresi

b = −28/17,5 = −1,6
a = 23 − (−1,6)·3,5 = 28,6
ŷ = 28,6 − 1,6·x

Selesaikan untuk x

x = (26 − 28,6)/(−1,6) = 1,625

Jawaban

x = 1,625
9.Uji chi-kuadrat

Jawaban: E = 20,85

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 = 80·43/165 = 20,85

Jawaban

E = 20,85
10.Uji chi-kuadrat

Jawaban: χ² = 54,13

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

usia 18–30: 80, 20
usia 31–50: 80, 20
usia 51+: 80, 20

Statistik chi-kuadrat

χ² = (56 − 80)²/80 + (44 − 20)²/20 + (91 − 80)²/80 + (9 − 20)²/20 + (93 − 80)²/80 + (7 − 20)²/20
χ² = 54,13

Keputusan

df = 2, χ²crit = 5,991
54,13 > 5,991

Jawaban

χ² = 54,13

χ² di atas nilai kritis, sehingga H₀ ditolak: variabel-variabelnya tampak berhubungan.

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