Disebut sebagai penduga titik karena statistic ini menduga suatu titik dalam populasi dari sample.
Sifat-sifat penduga
1. Tak bias, dimana nilai penduga sample harus sama dengan nilai sebenarnya dari parameter yang diduga. Namun hal ini tidak mudah karena akan selalu diperoleh statistic (nilai duga) yang berbeda dari setiap penarikan sample.
2. Efisiensi, apabila terdapat nilai duga dengan variance yang kecil. Untuk mengetahuinya dengan cara membandingkan variance dari dua nilai duga.
3. Konsistensi, apabila nilai penduga yang diperoleh dari proses perhitungan berulang kali dari sample semakin mendekati parameter yang diduga maka penduga tersebut dinamakan penduga yang konsisten.
Sebagai contoh, misal dalam menduga parameter kita menggunakan mean. Mean ini diperoleh dari sample yang diperoleh dari populasi. Dalam statistika, mean ini disebut dengan statistic penduga titik (point estimate of statistics), karena hanya menduga satu titik atau satu nilai saja.
Bagaimana keakuratan pendugaan ? Hal ini sulit dijawab, meskipun begitu penduga titik ini dapat menjadi penduga yang baik, karena tidak dibatasi pada confidence interval. Keterbatasan dalam pendugaan titik ini terjadi apabila pendugaan ini dilakukan berulang kali namun hasilnya selalu berbeda, baik dengan selisih yang kecil maupun besar. Penduga titik dapat diperoleh melalui beberapa metode antara lain melalui Metode Kemungkinan Maksimum (Maximum Likelihood Methods) dan Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Methods).
Dalam berbagai kondisi, penduga titik ternyata belum mampu memberikan informasi yang cukup tentang parameter populasi, karena nilainya tergantung pada contoh yang diambil. Maka dari itu pendugaan terhadap parameter akan lebih baik jika disajikan dalam bentuk selang, di mana dalam selang tersebut diharapkan terletak nilai yang sebenarnya dari populasi (disebut juga pendugaan selang). Selang yang dibuat mengandung derajat kepercayaan atau peluang tertentu bahwa parameter yang diduga terdapat di dalam selang tersebut.
Seminar Statistik STIS - 3 Oktober 2011
13 years ago
No comments:
Post a Comment