Learning Journey

Estimasi & Inferensi Statistik

Sampling, CLT, interval kepercayaan, uji hipotesis, uji-t, proporsi, chi-square, ANOVA, regresi, dan pengantar Bayesian. Datanya ilustratif, simulasinya visual.

Isi materi

Istilah penting

Populasi
Seluruh anggota kelompok yang ingin dipelajari, mis. semua mahasiswa di satu kampus.
Sampel
Sebagian anggota populasi yang diambil dan diukur.
Sampling Acak
Cara mengambil sampel di mana tiap anggota populasi punya peluang sama untuk terpilih.
Parameter
Nilai yang menggambarkan populasi (mis. rata-rata populasi μ), biasanya tidak diketahui.
Statistik (sampel)
Nilai yang dihitung dari sampel (mis. rata-rata sampel x̄), dipakai untuk menaksir parameter.
Distribusi Sampling
Sebaran nilai suatu statistik (mis. rata-rata) kalau sampling diulang berkali-kali.
Central Limit Theorem (CLT)
Distribusi rata-rata sampel akan mendekati distribusi normal seiring ukuran sampel membesar, apapun bentuk distribusi populasinya.
Estimator
Rumus/prosedur untuk menaksir parameter populasi dari data sampel.
Bias (estimator)
Selisih rata-rata antara nilai estimator dan nilai parameter sebenarnya; estimator tak bias rata-ratanya tepat sama dengan parameter.
Konsisten
Sifat estimator yang taksirannya makin mendekati nilai parameter sebenarnya seiring ukuran sampel membesar.
Standard Error (SE)
Simpangan baku dari distribusi sampling suatu statistik, mengukur seberapa "goyang" taksiran dari sampel ke sampel.
Interval Kepercayaan
Rentang nilai yang, lewat prosedur berulang, menangkap parameter sebenarnya pada persentase tertentu dari waktu (mis. 95%).
Tingkat Kepercayaan
Persentase (mis. 95%) yang menyatakan seberapa sering prosedur interval kepercayaan berhasil menangkap parameter kalau diulang.
Hipotesis Nol (H0)
Klaim default yang diuji, biasanya "tidak ada efek/perbedaan".
Hipotesis Alternatif (H1)
Klaim yang didukung kalau H0 ditolak.
P-value
Peluang mendapat hasil se-ekstrem (atau lebih) data yang diamati, seandainya H0 benar.
Tingkat Signifikansi (alpha)
Ambang batas p-value untuk memutuskan menolak H0, umum dipakai 0.05.
Error Tipe I
Menolak H0 padahal H0 sebenarnya benar (positif palsu).
Error Tipe II
Gagal menolak H0 padahal H0 sebenarnya salah (negatif palsu).
Uji-t
Uji hipotesis untuk membandingkan rata-rata (satu sampel vs nilai tertentu, atau dua sampel).
Uji Proporsi
Uji hipotesis untuk membandingkan proporsi sampel dengan nilai tertentu atau proporsi sampel lain.
Uji Chi-Square
Uji hipotesis untuk data kategorikal, membandingkan frekuensi teramati dengan frekuensi yang diharapkan.
ANOVA
Analysis of Variance, uji untuk membandingkan rata-rata lebih dari dua grup sekaligus.
Prior
Keyakinan awal tentang suatu parameter sebelum melihat data, dalam kerangka Bayesian.
Likelihood
Seberapa mungkin data yang diamati muncul, untuk tiap kemungkinan nilai parameter.
Posterior
Keyakinan yang sudah diperbarui tentang parameter setelah menggabungkan prior dengan data (likelihood).
Bayes' Theorem
Rumus untuk menghitung posterior dari prior dan likelihood: posterior ∝ prior × likelihood.
Conjugate Prior
Prior yang, kalau digabung dengan likelihood tertentu, menghasilkan posterior di keluarga distribusi yang sama (mis. Beta-Binomial).
Credible Interval
Versi Bayesian dari interval kepercayaan: rentang yang benar-benar mengandung parameter dengan probabilitas tertentu, dihitung dari distribusi posterior.
Regresi Linear
Model yang menaksir hubungan linear antara satu variabel dependen dan satu/lebih variabel independen.
Koefisien Korelasi
Ukuran seberapa kuat & searah hubungan linear antara dua variabel, dari -1 sampai 1.
R-squared (R²)
Proporsi variasi variabel dependen yang bisa dijelaskan oleh model regresi.