Definisi-estimasi-definisi-jenis-karakteristik-metode

Definisi estimasi: definisi, jenis, karakteristik, metode

Definisi estimasi
Buka baca cepat

Estimasi adalah metode di mana kita dapat memperkirakan nilai populasi berdasarkan nilai sampel. Misalnya, rata-rata sampel digunakan untuk memperkirakan rata-rata kepompong dari proporsi sampel untuk memperkirakan proporsi populasi (p) dan jumlah karakteristik khusus sampel untuk memperkirakan jumlah karakteristik khusus populasi. Nilai penduga disebut dengan penduga, sedangkan hasil taksiran disebut dengan taksiran statistik.
Jenis Estimasi

Definisi-estimasi-definisi-jenis-karakteristik-metode
Di bawah ini adalah beberapa jenis estimasi, yaitu:

1. Estimasi poin

Estimasi titik adalah salah satu cara untuk memperkirakan parameter populasi yang tidak diketahui. Titik perkiraan adalah nilai tunggal yang digunakan untuk memperkirakan parameter populasi. Poin tebakan yang dapat digunakan untuk mengestimasi parameter populasi adalah mean sampel versus mean populasi, persentase sampel populasi, jumlah variabel tertentu yang termasuk dalam sampel untuk memperkirakan jumlah variabel tersebut dalam populasi, dan varians atau deviasi standar sampel yang akan diperkirakan. Deviasi standar populasi.

E (u) =; E (σ2) = S2; E (p) =
2. Estimasi interval

Dari penelitian dan perhitungan harga statistik suatu sampel, dapat dihitung suatu interval dimana nilai parameter yang akan diestimasi berada dalam interval tersebut dengan probabilitas tertentu. Estimasi interval adalah rangkaian nilai sampel statistik dan interval tertentu yang digunakan untuk mengestimasi parameter populasi dengan harapan nilai parameter populasi berada dalam interval tersebut. Perkiraan rata-rata: Statistik mengasumsikan bahwa ukuran sampel besar ketika n ≥ 30 dan sampel kecil ketika n ≤ 30.
Baca lebih lanjut: Misi Diplomatik

Taksiran mean untuk sampel kecil n <30, maka selang kepercayaan untuk m adalah:

– t (n-1; a / 2). S ≤ μ ≤ + t (n-1; α / 2). S.

√n √n
Fungsi estimasi

Berikut ini adalah beberapa fitur estimasi, yaitu:

Tidak bias

Jika mean dari distribusi sampel untuk suatu statistik sama dengan parameter populasinya, statistik tersebut dikenal sebagai estimasi yang tidak bias dari parameter tersebut. Sebaliknya, jika rata-rata distribusi sampel suatu statistik tidak sama dengan parameter populasinya, statistik tersebut disebut perkiraan bias dari parameter tersebut. Nilai korespondensi dari statistik ini dikenal sebagai perkiraan bias atau perkiraan tidak bias.

Efisien

Jika distribusi sampel dari dua statistik memiliki mean atau ekspektasi yang sama, maka statistik dengan varians yang lebih kecil disebut sebagai estimator efisien dari mean, sedangkan statistik yang lain disebut sebagai estimator tidak efisien. Nilai yang cocok dengan statistik ini masing-masing dikenal sebagai estimasi efisien dan estimasi tidak efisien. Jika ada semua kemungkinan statistik yang distribusi sampelnya memiliki mean yang sama, statistik dengan varians terendah terkadang disebut estimasi paling efisien atau terbaik dari mean tersebut.

Konsisten

Dengan bertambahnya ukuran sampel, hampir dapat dipastikan bahwa nilai statistik sampel akan semakin mendekati nilai parameter populasi. Estimator semacam itu dikatakan konsisten. Estimasi yang konsisten adalah estimasi yang cenderung cocok dengan nilai sebenarnya, meskipun ukuran sampel meningkat seiring waktu. Dalam hal ini, apakah kita tahu bahwa nilai baru x lebih dekat dengan mean (rata-rata) J.l, atau adakah kemungkinan lain? Estimator Consistent adalah penduga yang mendekati nilai sebenarnya seiring dengan jumlah item sampel yang ditambahkan.

Metode perkiraan klasifikasi

Secara umum klasifikasi dan estimasi biaya yang lebih dapat diandalkan diperoleh dengan menggunakan pendekatan analisis biaya sebelumnya dengan beberapa metode, yaitu:
1. Metode titik tinggi dan rendah

Metode titik tertinggi dan terendah adalah metode yang memisahkan biaya campuran menjadi biaya tetap dan biaya variabel dengan mendasarkan analisis pada selisih biaya antara tingkat aktivitas tertinggi dan terendah. Tujuan titik tertinggi dan terendah adalah titik tertinggi merupakan titik dengan tingkat pengeluaran dan aktivitas tertinggi, sedangkan titik terendah merupakan titik dengan tingkat pengeluaran dan aktivitas terendah.
Baca lebih lanjut: Kedokteran Kerja

Secara umum perhitungan metode titik tertinggi dan terendah dapat dilakukan dengan cara:

Pilih yang tertinggi dari data yang tersedia

 

LIHAT JUGA :

https://teknologia.co.id/
https://butikjersey.co.id/
https://kabarna.id/
https://manjakani.co.id/
https://sewamobilbali.co.id/
https://deevalemon.co.id/
https://cipaganti.co.id/
https://pulauseribumurah.com/
https://pss-sleman.co.id/
https://mitranet.co.id/