Penyelesaian koefisien variasi lampu taman kv s x x

  • No School
  • AA 1
  • 50

This preview shows page 24 - 28 out of 50 pages.

Penyelesaian: Koefisien variasi lampu taman : KV = ( s x ) x 100% KV = (700/2.800) x 100% KV = (1/4) x 100% KV = 25% Koefisien variasi lampu kota : KV = ( s x ) x 100% σ = c [( ki=1fidi2/N) ( ki=1fidi /N)2] σ = √ (1/N){∑ki=1fiMi2 – [∑ki=1(fiMi)2/N]}
Image of page 24
Statistik Ekonomi 1 KV = ( 1.050 3500 ) x 100% KV = ( 1.050 3500 ) x 100% KV = 0,3 x 100% KV = 30% Dari perhitungan koefisien variasi, lampu taman lebih baik dari pada lampu kota, karena KV lampu taman < KV lampu kota. H. Koefisien Kemencengan Koefisien kemencengan: Ukuran yang menjelaskan kurang simetrisnya suatu distribusi. Tingkat kemencengan menurut Pearson: (X bar = rata-rata hitung) I. Momen Momen ke-r: Untuk r = 1, M1 adalah rata-rata hitung. Untuk r = 2, M2 adalah varians. M3 berguna mengukur kemencengan. M4 berguna mengukur keruncingan. J. Kemencengan (Skewness) Tingkat kemencengan kurva: 1. Data tak berkelompok: 2. Data berkelompok: K. Keruncingan (Kurtosis) 1. Data tak berkelompok: 2. Data berkelompok: L. QCK Quartil Coefficient of Kurtosis: TK = (X bar mod)/S = [3(X bar med)]/S Mr = 1 n X i r n i=1 (data tak berkelompok) Mr = 1 n f i M i r n i=1 (data berkelompok) TK = 𝜎 3 = M 3 S 3 = 1 nS 3 fi(Mi-X) 3 n i=1 TK = 𝜎 3 = M 3 S 3 = 1 nS 3 (Xi-X) 3 n i=1 𝜎 4 = M 4 S 4 = { 1/n ni=1(Xi X)4 } / S4 𝜎 4 = M 4 S 4 = { 1/n ni=1 fi(Xi X)4 } / S4
Image of page 25
Statistik Ekonomi 1 QCK = { 1 2 (Q 3 -Q 1 )} P 90 -P 10
Image of page 26
Statistik Ekonomi 1 PERTEMUAN KE 8 = UJIAN TENGAH SEMESTER PERTEMUAN KE 9 -DISTRIBUSI TEORITIS- Distribusi teoritis merupakan alat bagi kita untuk menentukan apa yang dapat kita harapkan, apabila asumsi-asumsi yang kita buat benar. Distribusi teoritis memungkinkan para pembuat keputusan untuk memperoleh dasar logika yang kuat di dalam membuat keputusan, dan sangat berguna sebagai dasar pembuatan ramalan (forecasting/prediction) berdasarkan informasi yang terbatas atau pertimbangan-pertimbangan teooritis, dan berguna pula untuk menghitung probalitas terjadinya suatu kejadian. Setiap kejadian yang dapat dinyatakan sebagai perubahan nilai suatu variabel biasanya mengikuti suatu distribusi teoritis tertentu, dan apabila sudah diketahui jenis distribusinya, kita dengan mudah dapat mengetahui besarnya nilai probalitas terjadinya kejadian tersebut. A. Distribusi Binomial Pada umumnya suatu eksperimen dapat dikatakan eksperimen Binomial apabila memenuhi 4 syarat sebagai berikut. 1. Banyaknya eksperimen merupakan bilangan tetap (fixed number of trial). 2. Setiap eksperimen mempunyai 2 hasil yang dikategorikan menjadi "sukses" dan "gagal". Dalam aplikasinya, harus kategori apa yang disebut sukses tersebut. 3. Probabilitas sukses nilainya sama pada setiap eksperimen. 4. Eksperimen tersebut harus bebas (independent) satu sama lain, artinya eksperimen yang satu tidak mempengaruhi hasil eksperimen hasil eksperimen lainnya. pr(x) = {n!/[x!(n x)!]} pxqn x n!/[x!(n x)!] = nCx = koefisien binomial (kombinasi dari n elemen yang diambil x tiap kali) pxqn x = Pr(x sukses dalam n percobaan) dimana, p = probabilitas sukses q = 1 p = probabilitas gagal Contoh : Sebuah dadu dilemparkan ke atas sebayak 4 kali, tentukan probabilitas dari mata dadu 5 kali muncul 1 kali.
Image of page 27
Image of page 28

You've reached the end of your free preview.

Want to read all 50 pages?

  • Fall '19

What students are saying

  • Left Quote Icon

    As a current student on this bumpy collegiate pathway, I stumbled upon Course Hero, where I can find study resources for nearly all my courses, get online help from tutors 24/7, and even share my old projects, papers, and lecture notes with other students.

    Student Picture

    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    I cannot even describe how much Course Hero helped me this summer. It’s truly become something I can always rely on and help me. In the end, I was not only able to survive summer classes, but I was able to thrive thanks to Course Hero.

    Student Picture

    Dana University of Pennsylvania ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    The ability to access any university’s resources through Course Hero proved invaluable in my case. I was behind on Tulane coursework and actually used UCLA’s materials to help me move forward and get everything together on time.

    Student Picture

    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern

Stuck? We have tutors online 24/7 who can help you get unstuck.
A+ icon
Ask Expert Tutors You can ask You can ask You can ask (will expire )
Answers in as fast as 15 minutes