Satistika Probabilitas

Convidence Interval  adalah salah satu parameter lain  untuk mengukur seberapa akurat Mean sebuah sample mewakili (mencakup) nilai Mean Populasi sesungguhnya . Dalam posting tentang  Standard Error  sebelumnya, sudah saya sampaikan bahwa: Standard Error (SE) dapat digunakan sebagai suatu parameter seberapa akurat sample-sample yang kita ukur mewakili Population Mean (  ). Semakin  Besar SE  semakin  Gemuk  diagram  Sampling Distribution -nya semakin Tidak Akurat sample-sample kita mewakili Populasi (dalam hal ini diwakili Population Mean), semakin Kecil SE semakin Kurus diagram  Sampling Distribution -nya (nilai-nilai Samples Mean mengumpul sekitar Population Mean) semakin Akurat sample-sample kita mewakili Populasi. Nah, cara ke dua untuk mengukur seberapa akurat  sebuah  Sample Mean  terhadap  Mean Populasi  (dalam hal ini karena populasinya sangat besar sehingga kita Tidak Dapat mengakses dan mengukur sem...

  (confidence interval) merupakan metode digunakan untuk memperkirakan parameter populasi berdasarkan sampel menggunakan metode statistik tertentu dalam sebuah rentang tertentu. Untuk membuat ukuran sampel yang efisien dan tepat, Anda perlu margin of error tertentu sebelum memulai penelitian. Anda dapat menggunakan rumus ini untuk menentukan ukuran sampel terbaik! Contoh: Ada 100 juta anak muda di Amerika Serikat. Berdasarkan hasil penelitian, 50 persen dari anak muda tersebut tertarik menjalani pekerjaan sebagai wirausaha. Jika ingin memiliki interval kepercayaan yang sempit, berapa banyak sampel yang tepat yang kami butuhkan? Jawab: Jika Anda ingin menggunakan 200 sampel, maka Anda akan menemukan: Ini berarti margin of error adalah 0,07 atau 7 persen. Kita harus menambahakan dan mengurangi nilai statistik uji yang dihasilkan dengan 0,07. Contoh, bila hasil dari survei menyimpulkan bahwa 50 persen dari anak muda tersebut menyatakan ingin berprofesi sebagai wirausaha, maka perkiraa...

 Teorema 1. (Pendekatan Poisson untuk Binomial) Ketika n besar tetapi p kecil, sehingga np=\lambda, p.m.f. dari distribusi Binomial(n, p) konvergen (berarah titik) ke p.m.f. dari distribusi \text{Poisson}(\lambda). Versi yang lebih umum: Jika X_n\sim \text{Binomial}(n, p_n) di mana \lim_{n\to\infty} np_n=\lambda\in (0,\infty), maka X_n konvergen dalam distribusi ke X, di mana X\sim \text{Poisson}(\lambda), yaitu, \displaystyle \lim_{n\to\infty} P(X_n\le k)=P(X\le k) berlaku untuk setiap k\in\mathbb{ R}. Teorema 2. (Teorema De Moivre–Laplace) Jika (Y_k)_{k\geq 1} adalah barisan i.i.d. \text{Bernoulli}(p) variabel acak, kemudian \frac{1}{\sqrt{n}}\left(\sum_{k=1}^n Y_k - np\right) konvergen dalam distribusi ke \text{Normal }(0,\sigma^2) di mana \sigma^2 = p(1-p). Tentu saja di atas hanyalah kasus khusus dari teorema Limit Pusat klasik, dan dapat digeneralisasikan dalam banyak cara. Tujuan kami di sini bukan untuk membahas bukti teorema di atas (yang lebih baik dipelajari dari buku da...

 Normal Probability Distributions from notebook.services.config import ConfigManager cm = ConfigManager() cm.update('livereveal', { 'scroll': True, 'width': "100%", 'height': "100%", } {'height': '100%', 'scroll': True, 'width': '100%'} Pengantar normal Distribusi dan Distribusi Normal Standar  Definisidari Distribusi Normal  D istribusi normal adalah distribusi probabilitas kontinu untuk variabel acak. Grafik distribusi normal disebut kurva normal .  Sifat-Sifat Distribusi Normal Distribusi  normal memiliki sifat-sifat sebagai berikut:  1. Mean, median, dan modus adalah sama.  2. Kurva normal berbentuk lonceng dan simetris terhadap mean. 3. Luas total di bawah kurva normal sama dengan 1.  x  4. Kurva normal mendekati, tetapi tidak pernah menyentuh, sumbu - karena memanjang semakin jauh dari rata-rata  − σ +  5. Antara dan ( di tengah kurva), grafiknya melengkung ke bawah. − σ +  Grafik melengk...