Overview
Kuliah membahas tentang kurva normal dalam statistik, termasuk konsep dasar, kapan digunakan, sifat-sifatnya, dan perbedaan dengan metode nonparametrik.
Konsep Statistik dan Metode Analisis
- Metode analisis statistik dibagi dua: parametrik dan nonparametrik.
- Metode parametrik digunakan jika data berdistribusi normal.
- Metode nonparametrik digunakan jika data tidak mengikuti distribusi normal atau terdapat data pencilan.
- Data dikatakan berdistribusi normal jika sampel minimal 30 dan tidak ada pencilan.
Kurva Normal: Konsep Dasar
- Kurva normal menggambarkan distribusi data yang simetris dan berbentuk lonceng terbalik.
- Posisi rata-rata (mean), median, dan modus terletak di tengah kurva.
- Sisi kiri dan kanan kurva harus simetris.
- Lebar kurva tergantung pada besar variansi data; makin besar variansi, makin lebar kurva.
Sifat-sifat Kurva Normal
- Kurva normal memiliki titik maksimum tepat di mean (μ).
- Kurva mendekati garis horizontal (asimtotik), tapi tidak pernah menyentuhnya.
- Luas total di bawah kurva normal selalu 1.
- Kurva normal dengan mean atau variansi berbeda memiliki bentuk dan posisi yang berbeda.
Pembentukan Kurva Normal
- Kurva normal dibentuk dengan menggunakan fungsi densitas probabilitas (probability density function).
- Rumus distribusi normal: f(x) = 1/(√2πσ) * exp{-(x-μ)²/(2σ²)}.*
Key Terms & Definitions
- Kurva Normal — Kurva berbentuk lonceng yang menunjukkan distribusi simetris data.
- Parametrik — Metode statistik untuk data yang mengikuti distribusi normal.
- Nonparametrik — Metode statistik untuk data tanpa distribusi normal atau memiliki pencilan.
- Mean (μ) — Nilai rata-rata data.
- Median — Nilai tengah data setelah diurutkan.
- Modus — Nilai yang paling sering muncul dalam data.
- Variansi — Ukuran sebaran data dari rata-rata.
Action Items / Next Steps
- Pelajari lebih lanjut fungsi peubah acak normal.
- Siapkan diri untuk tugas dan UTS mendatang.
- Aktif bertanya atau diskusi di grup jika belum paham materi.