STATISTIKA NON PARAMETRIK
STATISTIKA NON PARAMETRIK
Statistika non parametrik adalah prosedur dimana kita tidak melibatkan parameter serta tidak terlibatnya distribusi.Contoh : uji keacakan, uji kecocokan (goodness of fit) dll.
Bila kita tidak menspesifikasikan sifat sebaran populasinya, maka umumnya kita tidak berhubungan dengan parameter. Oleh karena itu, sebagai pengganti statistika parametrik kita menggunakan statistika non parametrik
Manfaat statistika Non Parametrik :
1. Nilai peluang hasil analisis dapat diperoleh dengan pasti.
2. Dapat digunakan untuk menganalisis dalam jumlah sampel yang sedikit (n >= 6).
3. Dapat digunakan untuk menganalisis data yang populasinya berbeda.
4. Dapat dipergunakan untuk menganalisis data berskala nominal atau ordinal.
5. Metode analisisnya relatif mudah dengan hanya menggunakan aljabar yang sederhana.
6. Mudah dipelajari dan digunakan
Kelebihan Statistika Non Parametrik :
Analisis Regresi Linear Sederhana
Analisis Regresi Linear Sederhana
Regresi Linear Sederhana adalah Metode Statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara Variabel Faktor Penyebab (X) terhadap Variabel Akibatnya. Faktor Penyebab pada umumnya dilambangkan dengan X atau disebut juga dengan Predictor sedangkan Variabel Akibat dilambangkan dengan Y atau disebut juga dengan Response. Regresi Linear Sederhana atau sering disingkat dengan SLR (Simple Linear Regression) juga merupakan salah satu Metode Statistik yang dipergunakan dalam produksi untuk melakukan peramalan ataupun prediksi tentang karakteristik kualitas maupun Kuantitas.
Contoh Penggunaan Analisis Regresi Linear Sederhana dalam Produksi antara lain :
- Hubungan antara Lamanya Kerusakan Mesin dengan Kualitas Produk yang dihasilkan
- Hubungan Jumlah Pekerja dengan Output yang diproduksi
- Hubungan antara suhu ruangan dengan Cacat Produksi yang dihasilkan.
Model Persamaan Regresi Linear Sederhana adalah seperti berikut ini :
Y = a + bX
Langganan:
Postingan (Atom)