SILABUS MATA KULIAH PENGANTAR STATISTIKA SOSIAL

Silabus Mata Kuliah Pengantar Statistika Sosial-PDF Download

  • Date:25 May 2020
  • Views:22
  • Downloads:0
  • Pages:12
  • Size:818.12 KB

Share Pdf : Silabus Mata Kuliah Pengantar Statistika Sosial

Download and Preview : Silabus Mata Kuliah Pengantar Statistika Sosial


Report CopyRight/DMCA Form For : Silabus Mata Kuliah Pengantar Statistika Sosial


Transcription:

ILUSTRASI KASUS,Sebuah Toko Retail Fashion terkenal. menawarkan kartu anggota yang,berfungsi untuk mendapatkan diskon. pada setiap transaksi pembelanjaan,Pada saat aplikasi kartu tersebut di. PROBABILITAS DAN,kasir kasir menyampaikan bahwa waktu. yang dibutuhkan untuk mengisi formulir DISTRIBUSI PROBABILITAS. adalah 5 10 menit,Waktu pengisian tersebut mengikuti.
sebuah distribusi seragam berkisar 5 10,TUJUAN PEMBELAJARAN UMUM. Setelah mengikuti perkuliahan ini mahasiswa dapat, mengetahui distribusi data khususnya distribusi normal. TUJUAN PEMBELAJARAN KHUSUS,Setelah membaca dan mengikuti perkuliahan. mahasiswa dapat memahami pengertian pengertian, pokok dan dasar dasar kerja statistika seperti pada. pembahasan,PEMBAHASAN,PENGANTAR PROBABILITAS,Sumber Gambar PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI NORMAL.
https www google com search q gambar toko retail fas. hion client firefox, b tbm isch source iu ictx 1 fir kyTGg3cESglpqM 253A. 252CcSQcy8aedzPdQM 252C usg L6SbbMZ3LhjaTXE,CMVayRmm G7A 3D sa X ved 0ahUKEwi3hsmeoI bAh. UYbo8KHT8mApMQ9QEIODAH imgrc usdLYyU48hInjM,PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS. A DEFINISI PROBABILITAS,Peluang Suatu kejadian,untuk mengukur tingkat kemungkinan. terjadinya suatu kejadian yang tidak pasti,Contoh P A 80.
Artinya peluang bahwa kejadian A akan terjadi sebesar 80. Sehingga peluang kejadian A tidak terjadi adalah 1 80 20. Kejadian Majemuk,o P XUY P X P Y jika kejadian saling bebas. o P XUY P X P Y P X Y jika kejadian tidak saling, o P X Y P Y x P X Y jika kejadian tidak saling bebas atau. P X Y atau P XY P X Y,Probabilitas Bersyarat,Prior dan Posterior. Kejadian prior peluang kejadian tanpa syarat,Kejadian posterior peluang kejadian bersyarat. Probabilitas Bersyarat Dalam Data,Distribusi,DISTRIBUSI.
Distribusi,PROBA BALITAS,Hipergeometrik,Distribusi Poisson. DISTRIBUSI,PROBABILITAS,Distribusi,DISTRIBUSI DATA. Distribusi,Normal Gauss,Menghitung kemungkinan pesawat. tidak terlambat datang bila diketahui,probabilitas yang terlambat Dari. misalnya 7 penerbangan tiap hari rute,Jakarta Mataram.
Distribusi Binomial,Merupakan Distribusi Diskrit, Setiap percobaan menghasilkan dua kemungkinan peristiwa terjadi. Probabilitas satu peristiwa adalah tetap atau konstan tidak berubah untuk setiap. Semua percobaan bersifat bebas, Jumlah atau banyaknya percobaan yang merupakan komponen percobaan binomial. harus tertentu,Distribusi Hipergeometrik,Merupakan Distribusi Diskrit. Distribusi yang menggunakan variabel diskrit dengan dua kejadian yang. berkomplemen, Perbedaan dengan distribusi binomial adalah pada cara pengambilan sampel. Distribusi hipergeometrik pengambilan sampel tanpa pengembalian. Ada 50 orang pekerja pada sebuah divisi suatu,perusahaan multinasional Apabila akan dibentuk.
serikat pekerja yang diwakili 7 orang pekerja secara. acak maka kemungkinan terpilihnya seorang pekerja,menjadi perwakilan adalah hanya sekali dengan. pengambilan sampel dilakukan tanpa pengembalian, https www google com search q gambar distribusi hipergeometrik client firefox. b tbm isch source iu ictx 1 fir cmhgmwclxsLSFM 253A 252CDZojwCoGhfiApM 252C usg y6CQRMFusPwI5KtVRgn. pKaL HQg 3D sa X ved 0ahUKEwjTqeb3oY bAhUFTY8KHWPyCTsQ9QEILjAC biw 1366 bih 650 imgrc cmhgmwclxsLSF. Distribusi Poisson,Merupakan Distribusi Diskrit, Ditemukan oleh S D Poisson 1781 1841 ahli Matematika Perancis. Distribusi yang memakai distribusi nilai nilai suatu variabel random X X diskrit. yaitu banyaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu interval waktu atau di. suatu area tertentu, Digunakan bila probabilitas suatu peristiwa yang jarang terjadi misal seorang petani. meninggal tersambar petir dalam setahun,Distribusi variabel diskrit.
Banyaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu interval waktu atau area. Digunakan bila probabilitas suatu peristiwa sangat kecil. https www google com search q gambar distribusi poisson client firefox. b tbm isch source iu ictx 1 fir VE4s8riBGMKYM 253A 252CndZLpwwO9CwvUM 252C usg VP0dT4uyDdjKNS 6G3Jq dXJYk 3D. sa X ved 0ahUKEwjP2JKKoY bAhWHLY8KHZFLAVMQ9QEIKjAA imgrc VE4s8riBGMKYM. Distribusi Seragam,Distribusi Kontinu, Bentuk segi empat dengan nilai minimal dan maksimal. Contoh waktu untuk mengakses sebuah halaman web tertentu terdistribusi secara seragam. dengan waktu minimal 25 milidetik dan waktu maksimal 75 milidetik. Distribusi Normal,Merupakan Distribusi Kontinu,KURVA NORMAL. Asumsi data variabel membentuk distribusinormal, Bila data tidak normal teknik statistik parametris tidak dapat digunakan untuk. Suatu data membentuk distribusi normal bila jumlah data di atas dan di bawah rata. rata adalah sama demikian juga simpangan bakunya,Penjelasan. Secara teoritis kurva tidak akan pernah menyentuh garis dasar sehingga luasnyapun. tidak sampai 100 tetapi hanya mendekati 99 999 asimtotik. Berbentuk lonceng dan simetris luas rata rata mean ke kiri dan ke kanan masing. masing mendekati 50 tetapi dalam prakteknya dinyatakan dalam 50. Di samping kurva normal umum terdapat kurva normal standar karena nilai rata. ratanya 0 dan simpangan bakunya 1 2 3 4 dst,Distribusi Probabilitas Normal Baku Z.
X nilai beberapa pengamatan,rata rata distribusi,standar deviasi distribusi. PENGUJIAN NORMALITAS DATA, Statistik parametris didasarkan atas asumsi bahwa data setiap variabel dianalisis. berdasakan distribusi normal, Sebelum menggunakan teknik statistik parametris maka kenormalan data harus diuji. terlebih dahulu, Bila data tidak normal maka statistik parametris tidak dapat digunakan sehingga. digunakan statistik non parametris, Penyebab ketidak normalan data kesalahan alat dan pengumulan data.
Pengujian normalitas data menggunakan Chi Square Kai Kuadrat 2 dilakukan. dengan cara membandingkan kurva normal yang terbentuk dari data yang telah. terkumpul B dengan kurva normal baku standar A atau B A. Bila B tidak berbeda secara signifikan dengan A maka B merupakan data yang. berdistribusi normal,DISTRIBUSI SAMPLING, Alasan Sampling teknik penarikan sampel memilih sampel. 1 Mempelajari seluruh populasi akan memakan waktu dan terkadang mustahil misal. meneliti seluruh bakteri dalam satu sungai, 2 Biaya yang besar untuk meneliti seluruh populasi. 3 Sebagian pengujian bersifat destruktif uji kualitas dalam sebuah proses produksi di. pabrik menggunakan sampel, 4 Hasil hasil dari sampel sudah memadai menentukan indeks harga konsumen dengan. sampel beberapa pasar induk,Contoh Teknik Sampling. Teknik Sampel,Acak Sederhana,Teknik Sampel,Acak Sistematis.
Teknik Sampel,Stratifikasi,Teknik Sampel,Teknik sampel acak sederhana. Setiap unit dalam populasi memiliki kesempatan yang sama terambil. Setiap ukuran sampel n mempunyai kesempatan yang sama terambil. Populasi bersifat uniform atau seragam,Sesuai untuk populasi yang kecil. Menggunakan tabel bilangan acak,Teknik sampel acak sistematik. Unsur yang pertama diambil secara acak,Mengambil setiap unsur ke k dalam populasi. Teknik sampel stratifikasi, Membagi populasi atas beberapa kelompok strata sehingga.
setiap kelompok menjadi uniform, Alokasi sebanding mengambil sampel pada masing masing. kelompok populasi yang sebanding dengan ukuran populasi. Teknik sampel cluster,Mengambil beberapa cluster, Sebagian atau seluruh unit dalam cluster sebagai sampel diambil. secara acak,DISTRIBUSI T,DISTRIBUSI F, Gravetter F J dan Larry Pengantar Statistika Sosial Edisi 8 2014 Penerbit Salemba Empat. Jakarta terjemahan Cengage Learning Singapore 2014. Lind Douglas A William G Marchal dan Samuel A Wathen Teknik teknis Statistika dalam. Bisnis dan Ekonomi Menggunakan Kelompok Data Global Buku 1 Edisi 13 2007 Penerbit. Salemba Empat Jakarta terjemahan Mc Graw Hills 2007. Supranto J The Power of Statistics untuk Pemecahan Masalah 2009 Penerbit Salemba. Probabilitas dan Distribusi Probabilitas Gravetter F J dan Larry Pengantar Statistika Sosial 2014 Penerbit Salemba Empat Jakarta Supranto J The Power of Statistics untuk Pemecahan Masalah 2009 Penerbit Salemba Empat Jakarta Hasan M Iqbal 1999 Pokok pokok Materi Statistik 1 Statistik Deskriptif Penerbit Bumi Aksara Jakarta 10 Bab X Regresi Linier 11 Bab XI Koefisien Korelasi

Related Books