1 / 18

Metode Penarikan Contoh II

Metode Penarikan Contoh II. Ika Yuni Wulansari, SST. G.B.H.P. Buku : Sampling Techniques . Cochran W.G Sampling Theory and Method . Murthy M.N.. Theory and Analysis of Sample Survey Design . Singh D et.al. Materi Kuliah : * Penduga Beda dan Penduga Regresi

lita
Download Presentation

Metode Penarikan Contoh II

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Metode Penarikan Contoh II Ika Yuni Wulansari, SST

  2. G.B.H.P. • Buku : • Sampling Techniques. Cochran W.G • Sampling Theory and Method. Murthy M.N.. • Theory and Analysisof Sample Survey Design. Singh D et.al. • MateriKuliah : • * Penduga Beda danPendugaRegresi • * Sampling klaster (Cluster sampling) • * Sampling bertahap (Multistage sampling) • * Selfweighting design • * Double sampling • * Pelajarikembali MPC I • (pengertian masing2 metode sampling)

  3. QUOTE of Today,,,, Suatu tujuan besar, tanpa sebuah langkah kecil, maka tak akan pernah menjadi apa-apa. Hanya langkah kecil... Konsistensi langkah kecil akan hasilkan jangkauan yg mendekati tujuan besarmu.

  4. Penduga BedadanPendugaRegresi(Difference & Regression Estimator)

  5. Penduga Beda dan Penduga Regresi • Pengertian • Contoh Soal • Note: Harus membawa kalkulator • Harus latihan mandiri

  6. 1) Pendugabeda (difference estimator) • Misaldanmerupakanpendugaygtidak bias daridan • Pendugaygtidak bias dari • adalah  pendugabeda (difference estimator) • dg varian • Jikasampel independent (estimator tidakberkorelasi )  • Varian pendugabedatergantungpadakorelasiantaradan . • Varian akan minimum apabilakorelasitersebutpositifdansangatbesar.

  7. Bentuk Umum:  Jika c diketahui

  8. Atau, Jika,

  9. 2) Pendugaregresi  mendapatkan estimator denganpresisi yang lebihbaikdenganmenggunakanvariabel lain yang mempunyaikorelasidenganvariabel yang diduga  walaupunmempunyaihubungan linear, persamaangarisnyatidakmelaluititik origin (0,0) Bandingkan : penduga ratio  melalui (0,0) denganpendugaregresi  tidakmelalui (0,0) pendugaperubahanuntukpenambahansatu unit. Nilaidandiperolehdarisetiap unit dalamsampel; nilaidandiketahui. Penduga total populasi :

  10. Penduga regresi : utk Sifat penduga regresi : - konsisten - bias Salah satu bentuk bias (penduga beda) (penduga ratio) (penduga regresi)

  11. Bukti Misal : Penarikan sampel dilakukan dg SRS bias

  12. 3) Penduga regresi dg nilai ditentukan, misal = (asumsi SRS) Teorema 1.1  unbiased, dg varian Bukti dg menggunakan rumus SRS

  13. unbiased estimator dari varian Minimum tercapai pada saat nilai Dimana, = koefisien korelasi populasi antara dan

  14. 4) Penduga regresi dg nilai dihitung dari sampel, least squares estimate dari B, sbb: Bila merupakan least squares estimate dari B dan maka dalam pengambilan sampel SRS dg jumlah sampel n ( n besar ) untuk korelasi populasi antara dan ( = rho)

  15. 5) Penduga regresi pada stratified sampling a. Separate regression estimate (penduga regresi dihitung untuk setiap stratum) utk Rumus di atas digunakan apabila koefisien regresi berbeda antar stratum b. Combine regression estimate (penduga regresi dihitung secara kombinasi/gabungan ), yaitu apabila koefisien regresi sama utk semua strata maka

  16. c. Penghitungan varian utk nilai dan ditentukan. Utk separate regression estimate, mrpkn penduga yg tidak bias dari Rumus penghitungan variansnya adalah: Minimum varian dapat dituliskan :

  17. Utk combine regression estimate, merupakan penduga yg tidak bias dari Rumus penghitungan variansnya adalah: nilai yang meminimumkan varian di atas adalah: nilai merupakan rata-rata tertimbang dari koefisien regresi tiap strata:

  18. Bila Dari rumus varian minimum di atas, dan menggantikan dgn diperoleh Hasil tsb menunjukkan bhw dg pemilihan separate estimate yg optimum akan diperoleh varian yg lebih kecil dibanding combined estimate kecuali sama utk semua strata. Pemilihan yg optimum membutuhkan nilai dan

More Related