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
−3−2−10123zluas berarsir di sebelah kanan z = 0,0202

Seret z sehingga luas berarsir di bawah kurva normal baku, di sebelah kanan z, adalah 0,0202. Cari z sampai dua desimal.

A = 0,0202
z =
2.Distribusi normalSulit
10 g0X − Y?

Massa X produk dari lini 1 dan Y dari lini 2 saling bebas dan normal: X memiliki rata-rata 500 g dan simpangan baku 8 g, Y memiliki rata-rata 490 g dan simpangan baku 6 g. Cari peluang P bahwa X lebih besar dari Y. Bulatkan z ke dua desimal.

μX = 500 g, σX = 8 gμY = 490 g, σY = 6 g
P =
3.Selang kepercayaanSedang
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E99%

Daya tahan baterai dua model ponsel dibandingkan. Model 1: 100 ponsel, rata-rata 110,5 h, simpangan baku diketahui 3 h. Model 2: 30 ponsel, rata-rata 100 h, simpangan baku diketahui 19 h. Tentukan batas atas selang kepercayaan 99% untuk μ₁ − μ₂.

n₁ = 100x̄₁ = 110,5 hσ₁ = 3 hn₂ = 30x̄₂ = 100 hσ₂ = 19 h99%
batas atas = h
4.Selang kepercayaanSulit
n = 15Lσ = ?s = 5,495%

Diameter 15 poros hasil permesinan memiliki simpangan baku sampel 5,4 µm. Dengan anggapan diameternya berdistribusi normal, tentukan batas atas σ selang kepercayaan 95% untuk simpangan baku populasi. Dengan df = 14, 2,5% distribusi χ² berada di bawah 5,629 dan 2,5% berada di atas 26,119.

n = 15s = 5,4 µmχ² = 5,629, 26,119
σ = µm
5.Uji hipotesis & selang kepercayaanSedang
−2,0932,093t = ?df = 19

Dua metode pengajaran dibandingkan. Kelompok 1: 8 siswa, rata-rata nilai 72,5, simpangan baku 6. Kelompok 2: 13 siswa, rata-rata nilai 69,3, simpangan baku 6. Anggap varians populasinya sama dan gunakan uji t dua sampel gabungan. Tentukan statistik uji t untuk H₀: μ₁ = μ₂, dengan selisih x̄₁ − x̄₂ (kelompok 1 dikurangi kelompok 2).

n₁ = 8x̄₁ = 72,5s₁ = 6n₂ = 13x̄₂ = 69,3s₂ = 6
t =
6.Uji hipotesis & selang kepercayaanSulit
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 4α = 0,05βσ = 19, kuasa 90%, n = ?

Uji z satu sisi pada α = 0,05 harus mendeteksi pergeseran rata-rata sebesar 4 satuan dengan kuasa 90%. Simpangan bakunya 19. Tentukan ukuran sampel minimum n.

α = 0,05kuasa = 90%δ = 4σ = 19zα = 1,645zβ = 1,282
n =
7.Regresi linear & korelasiSedang
xy159118110211252414327159xy152025100150

Tabel memberikan 5 pasang pengamatan x = suhu dalam °C dan y = es krim terjual. Jumlah-jumlahnya diberikan. Cari koefisien korelasi Pearson r dari jumlah-jumlah ini.

n = 5Σx = 105Σy = 628Σx² = 2295Σy² = 81736Σxy = 13695
r =
8.Regresi linear & korelasiSulit
xy124223320419518616xy24620x = 5,5

Tabel memberikan 6 pasang pengamatan x = umur mobil dalam tahun dan y = harga dalam k€. Gunakan garis kuadrat terkecil ŷ = a + b·x. Sebuah pengamatan baru (5,5, 20) dilakukan. Cari residunya e = y − ŷ.

n = 6(5,5, 20)
e =
9.Uji chi-kuadratSedang
tanpa cacatcacat ringancacat beratTotalshift siang36262385shift malam36233089Total724953174

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

total baris = 85total kolom = 49N = 174
E =
10.Uji chi-kuadratSulit
lulustidak lulusTotalpabrik A5149100pabrik B6634100pabrik C271340Total14496240dfα = 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 = 2403 × 2α = 0,05
χ² =

3Larutan

1.Distribusi normal

Jawaban: z = 2,05

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 z

Φ(z) = 1 − 0,0202 = 0,9798

Baca tabel z secara terbalik

Cari 0,9798 di dalam tabel dan baca z.

z = 2,05

Jawaban

z = 2,05
2.Distribusi normal

Jawaban: P = 0,8413

Jumlah dan selisih variabel normal: jika X dan Y saling bebas dan normal, maka X + Y dan X − Y juga normal. Rata-rata dijumlahkan atau dikurangkan: E(X ± Y) = μX ± μY. Variansi selalu dijumlahkan, juga untuk selisih: Var(X ± Y) = σX² + σY², sehingga σ = √(σX² + σY²). Simpangan baku tidak pernah dijumlahkan secara langsung. Total n butir yang saling bebas dan berdistribusi sama memiliki rata-rata n·μ dan simpangan baku σ·√n. Lalu standarkan seperti biasa: z = (x − rata-rata)/σ dan baca Φ(z).

Distribusi selisih

μ = 500 − 490 = 10 g, σ = 10 g

Standarkan

z = (0 − 10)/10 = −1

Peluang

P = 1 − Φ(−1) = 0,8413

Jawaban

P = 0,8413
3.Selang kepercayaan

Jawaban: batas atas = 19,47 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 = 110,5 − 100 = 10,5

Galat baku

SE = √(3²/100 + 19²/30) = 3,482

Margin galat

E = 2,576·3,482 = 8,969

Selang

10,5 ± 8,969 → [1,531, 19,47]

Jawaban

batas atas = 19,47 h

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

4.Selang kepercayaan

Jawaban: σ = 8,516 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 = 14·5,4² = 408,2

Batas untuk σ²

408,2/26,119 = 15,63
408,2/5,629 = 72,52

Batas untuk σ

σ = √72,52 = 8,516 µm

Jawaban

σ = 8,516 µm

Selang 95% untuk σ: [3,953, 8,516] µm.

5.Uji hipotesis & selang kepercayaan

Jawaban: t = 1,187

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.

Varians gabungan

sp² = (7·6² + 12·6²)/19 = 36
sp = 6

Galat baku

SE = 6·√(1/8 + 1/13) = 2,696

Statistik uji

t = (72,5 − 69,3)/2,696 = 1,187

Jawaban

t = 1,187

Dengan df = 19, nilai kritis dua sisi 5% adalah 2,093; |t| lebih kecil, jadi H₀ tidak ditolak.

6.Uji hipotesis & selang kepercayaan

Jawaban: n = 194

Ukuran sampel untuk uji: untuk mendeteksi pergeseran nyata δ dengan kuasa 1 − β dalam uji z satu sisi pada taraf α, galat baku harus memenuhi δ = (z_α + z_β)·σ/√n, jadi n = ((z_α + z_β)·σ/δ)², dibulatkan ke atas.

Selesaikan untuk n

n = ((1,645 + 1,282)·19/4)² = 193,3

Bulatkan ke atas

n = 194

Jawaban

n = 194
7.Regresi linear & korelasi

Jawaban: r = 0,9995

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 = 13695 − 105·628/5 = 507
Sxx = 2295 − 105²/5 = 90
Syy = 81736 − 628²/5 = 2859

Koefisien korelasi

r = 507/√(90·2859) = 0,9995

Jawaban

r = 0,9995
8.Regresi linear & korelasi

Jawaban: e = 3,2

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 = 120/6 = 20

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 = 20 − (−1,6)·3,5 = 25,6
ŷ = 25,6 − 1,6·x

Nilai prediksi

ŷ = 25,6 + (−1,6)·5,5 = 16,8

Residu

e = 20 − 16,8 = 3,2

Jawaban

e = 3,2

Titik terletak di atas garis.

9.Uji chi-kuadrat

Jawaban: E = 23,94

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 = 85·49/174 = 23,94

Jawaban

E = 23,94
10.Uji chi-kuadrat

Jawaban: χ² = 5,813

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

pabrik A: 60, 40
pabrik B: 60, 40
pabrik C: 24, 16

Statistik chi-kuadrat

χ² = (51 − 60)²/60 + (49 − 40)²/40 + (66 − 60)²/60 + (34 − 40)²/40 + (27 − 24)²/24 + (13 − 16)²/16
χ² = 5,813

Keputusan

df = 2, χ²crit = 5,991
5,813 < 5,991

Jawaban

χ² = 5,813

χ² di bawah nilai kritis, sehingga H₀ tidak ditolak: tidak ada bukti signifikan adanya hubungan.

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