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
171,35181,5P = ?

Data tinggi badan pria dewasa berdistribusi normal dengan rata-rata 178 cm dan simpangan baku 7 cm. Berapa proporsi yang berada di antara 171,35 dan 181,5 cm? Nyatakan P dalam bentuk desimal.

μ = 178σ = 7x1 = 171,35x2 = 181,5
P =
2.Distribusi normalSulit
μ = 178x = ?95%

Data tinggi badan pria dewasa berdistribusi normal dengan rata-rata 178 cm dan simpangan baku 7 cm. Tentukan nilai x yang di bawahnya terdapat 95% data (persentil ke-95).

μ = 178σ = 7P = 95%
x = cm
3.Selang kepercayaanSedang
μ₁ − μ₂0L = ?Ux̄₁ − x̄₂E99%

Daya tahan baterai dua model ponsel dibandingkan. Model 1: 30 ponsel, rata-rata 102 h, simpangan baku diketahui 3 h. Model 2: 100 ponsel, rata-rata 100,5 h, simpangan baku diketahui 20 h. Tentukan batas bawah selang kepercayaan 99% untuk μ₁ − μ₂.

n₁ = 30x̄₁ = 102 hσ₁ = 3 hn₂ = 100x̄₂ = 100,5 hσ₂ = 20 h99%
batas bawah = h
4.Selang kepercayaanSulit
μ₁ − μ₂, t(10) = 1,8120LUx̄₁ − x̄₂E = ?90%

Dua jenis pupuk diuji. Kelompok petak 1: 6 petak, rata-rata hasil 26,5 kg, simpangan baku 8 kg. Kelompok petak 2: 6 petak, rata-rata 37,5 kg, simpangan baku 3 kg. Anggap variansnya sama (t gabungan, df = n₁ + n₂ − 2). Tentukan margin galat E selang kepercayaan 90% untuk μ₁ − μ₂.

n₁ = 6x̄₁ = 26,5s₁ = 8n₂ = 6x̄₂ = 37,5s₂ = 390%t(10) = 1,812
E = kg
5.Uji hipotesis & selang kepercayaanSedang
t −1,99801,998

Sampel 64 mahasiswa memiliki nilai rata-rata 79,35 dan simpangan baku sampel 12. Tentukan statistik uji t untuk H₀: μ = 75.

μ₀ = 75x̄ = 79,35s = 12n = 64
t =
6.Uji hipotesis & selang kepercayaanSulit
z −1,64501,645

Sampel 49 pengukuran memiliki rata-rata 122,9. Simpangan baku populasi 12. Tentukan batas bawah L selang kepercayaan 90% untuk rata-rata.

x̄ = 122,9σ = 12n = 4990%
L =
7.Regresi linear & korelasiSedang
xy125339553755972xy54060

Tabel memberikan 5 pasang pengamatan x = belanja iklan dalam k€ dan y = penjualan dalam k€. Jumlah-jumlahnya diberikan. Cari koefisien korelasi Pearson r dari jumlah-jumlah ini.

n = 5Σx = 25Σy = 244Σx² = 165Σy² = 13164Σxy = 1440
r =
8.Regresi linear & korelasiSulit
xy153917431956215923602571xy15202540506070x = 22

Tabel memberikan 6 pasang pengamatan x = suhu dalam °C dan y = es krim terjual. Gunakan garis kuadrat terkecil ŷ = a + b·x. Prediksikan ŷ untuk x = 22.

n = 6x = 22
ŷ =
9.Uji chi-kuadratSedang
bussepedamobilTotalmahasiswa413939119staf3424967Total756348186

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

total baris = 67total kolom = 75N = 186
E =
10.Uji chi-kuadratSulit

Uji kecocokan chi-kuadrat memeriksa apakah frekuensi dalam 7 kategori mengikuti distribusi Poisson yang rata-ratanya diestimasi dari data yang sama. Berapa derajat kebebasan df uji tersebut?

k = 7
df =

3Larutan

1.Distribusi normal

Jawaban: P = 0,5204

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 = (171,35 − 178)/7 = −0,95
z₂ = (181,5 − 178)/7 = 0,5

Luas di antara

P = Φ(0,5) − Φ(−0,95) = 0,6915 − 0,1711 = 0,5204

Jawaban

P = 0,5204
2.Distribusi normal

Jawaban: x = 189,5 cm

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 = 178 + 1,645·7 = 189,51 cm

Jawaban

x = 189,51 cm
3.Selang kepercayaan

Jawaban: batas bawah = −3,842 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 = 102 − 100,5 = 1,5

Galat baku

SE = √(3²/30 + 20²/100) = 2,074

Margin galat

E = 2,576·2,074 = 5,342

Selang

1,5 ± 5,342 → [−3,842, 6,842]

Jawaban

batas bawah = −3,842 h

Selang memuat 0, jadi data tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan.

4.Selang kepercayaan

Jawaban: E = 6,32 kg

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.

Simpangan baku gabungan

sp² = (5·8² + 5·3²)/10 = 36,5
sp = 6,042

Margin galat

E = 1,812·6,042·√(1/6 + 1/6) = 6,32

Jawaban

E = 6,32 kg
5.Uji hipotesis & selang kepercayaan

Jawaban: t = 2,9

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 = 12/√64 = 12/8 = 1,5

Statistik uji

t = (79,35 − 75)/1,5 = 2,9

Jawaban

t = 2,9
t0,025; df = 63 = 1,998

|t| > 1,998, jadi H₀ ditolak pada taraf 5% (dua sisi).

6.Uji hipotesis & selang kepercayaan

Jawaban: L = 120,1

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 = 1,645·12/√49 = 2,82

Batas selang

L = 122,9 − 2,82 = 120,1

Jawaban

L = 120,1
7.Regresi linear & korelasi

Jawaban: r = 0,9812

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 = 1440 − 25·244/5 = 220
Sxx = 165 − 25²/5 = 40
Syy = 13164 − 244²/5 = 1257

Koefisien korelasi

r = 220/√(40·1257) = 0,9812

Jawaban

r = 0,9812
8.Regresi linear & korelasi

Jawaban: ŷ = 60,78

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 = 120/6 = 20
ȳ = 328/6 = 54,67

Jumlah kuadrat dan hasil kali

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 214

Garis regresi

b = 214/70 = 3,057
a = 54,67 − 3,057·20 = −6,476
ŷ = −6,476 + 3,057·x

Prediksi

ŷ = −6,476 + 3,057·22 = 60,78

Jawaban

ŷ = 60,78
9.Uji chi-kuadrat

Jawaban: E = 27,02

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 = 67·75/186 = 27,02

Jawaban

E = 27,02
10.Uji chi-kuadrat

Jawaban: df = 5

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 = 7 − 1 − 1 = 5

Jawaban

df = 5

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