Tugas ke-2 Softskill Pegantar Statistika

1. Mean 

     Mean adalah rata - rata, atau lebih jelasnya mean adalah rata - rata nilai yang dapat kita peroleh dari suatu informasi. berikut adalah data dari TDF / data tugas sebelumnya

Jadi nilai rata-rata nya 69.87

2. Median 

      Median atau nilai tengah adalah nilai pengamatan yang terletak ditengah data pengamatan setelah data diurutkan. Median membagi dua himpunan dari data pengamatan menjadi dua data pengamatan yang sama besarnya,50% data pengamatan terletak diatas median dan 50% lagi terletak dibawah median. Dalam data kali ini saya menggunakan data kelompok . Formula untuk menentukan median dari tabel data frekuensi adalah sebagai berikut : 

b= Batas bawah kelas median

p= panjang kelas median 

n= ukuran sampel/banyak data

f= Frekuensi kelas median

F= Jumlah frekuensi kelas yang lebih kecil dari kelas median

jadi 

b=69,5

p=10

n=79

f=12

F=28

3. Modus

     Modus adalah data yang paling sering muncul.

Formula yang digunakan untuk menentukan modus dalam data berkelompok :

Mo    =Modus=Kelas Modal

b       =Batas bawah kelas modal

p       =Panjang kelas modal

Bmo    =Frekuensi kelas modus

b1    = Frekuensi kelas modus-frekuensi kelas sebelum kelas modus.

b2    = Frekuensi kelas modus-frekuensi kelas setelah kelas modus

 

4. Range

      Range adalah perbedaan antara data terbesar dengan data terendah yang terdapat pada sekelompok data

Range = 99-50 =49

5. Ragam 

     Rumus ragam 

Jadi 

Sehingga

 

Dan Perhitungannya seperti ini :

 
6. Simpangan Baku 

Rumus 

  

Jadi 

Pengertian dan cara menghitung Kemencengan Sebaran (Skewness), dan kecuraman kurva sebaran(Kurtosis)

A. Kemencengan Kurva Sebaran (Skewness)

     Skewness adalah derajat ketidak simetrisan suatu distribusi. Jika suatu kurva frekuensi suatu distribusi memiliki ekor yang lebih memaanjang ke kanan (dilihat dari meannya)maka dinyatakan menceng kanan (positif) dan jika sebaliknya maka menceng kiri (negatif). Secara perhitungan, skewness adalah momen ketiga terhadap mean. Distribusi normal (dan distribusi simetris lainnya, misalnya distribusi t atau Cauchy) memiliki skewness 0 (nol). 

Cara menghitungnya:

B. Kecuraman Kurva Sebaran 

     Merupakan derajat atau ukuran tinggi rendahnya puncak suatu distribusi data terhadap distribusi normalnya data. Jika bentuk kurva runcingberarti nilai data terkonsentrasi terhadap nilai rata-tata atau nilai penyebarannya kecil, sebaliknya jika bentuk kurva nya tumpul berarti nilai data tersebar terhadap nilai rata-rata atau nilai penyebaran besar. Keruncingan distribusi data ini disebut juga kurtosis.

Derajat keruncingan suatu distribusi frekuensi dapat dibedakan menjadi tiga, yaitu:

•     Leptokurtis

Distribusi data yang puncaknya relatif tinggi atau bentuk distribusi yang ujungnya sangat runcing

•     Mesokurtis

Distribusi data yang puncaknya tidak terlalu runcing atau tidak terlalu tumpul

•     Platikurtis

Distribusi data yang puncaknya terlalu rendah atau terlalu mendatar