Analisa Data : Analisis Inferensi Data Statistik dengan Metode Bootstrap

Menuru Shao dan Tu (1995) serta Davison dan Hinkley (1997) dalam inferensi statistik parametrik klasik, distribusi sampling dianggap sebagai suatu model dengan sifat-sifat probabilitas yang diketahui, seperti asumsi distribusi yang memerlukan formula analitis berdasarkan pada model untuk mengestimasi secara analitis parameter dalam distribusi samplingnya. Dalam prakteknya, distribusi sampling tidak selalu memenuhi distribusi normal dan kadang-kdang memerlukan penurunan formulasi analitis yang sulit dilakukan sehingga dimungkinkan akurasi estimatornya tidak valid.

Bootstrap memungkinkan seseorang untuk melakukan inferensi statistic tanpa membuat asumsi distribusi yang kuat dan tidak memerlukan formulasi analitis untuk distribusi sampling suatu estimator. Sebagai pengganti, bootstrap menggunakan distribusi empiris untuk mengestimasi distribusi sampling. Jadi jika penyelesaian analitik tidak mungkin dilakukan dimana anggapan (suatu distribusi, misalnya kenormalan data) tidak dipenuhi maka dengan menggunakan Boosttrap masih dapat dilakukan suatu inferensi.

Dasar pendekatan Bootstrap adalah dengan memperlakukan sampel sebagai populasi dan dengan menggunakan sampling Monte Carlo untuk membangkitkan dan mengkonstruksi estimator empiris dari distribusi sampling statistik. Distribusi sampling dapat dipandang sebagai harga-harga statistik yang dihitung dari sejumlah tak terhingga sampel random berukuran n dari suatu populasi yang diberikan. Sampling Monte Carlo mengambil konsep ini untuk membangun distribusi sampling suatu estimator dengan mengambil sejumlah besar sampel erukuran n secara random dari populasi dan menghitung statistik tersebut dari harga-harga distribusi sampling tersebut. Estimasi Monte Carlo yang sebenarnya memerlukan pengetahuan tentang seluruh populasi yang tidak mungkin selalu tersedia dalam prakteknya karena yang dipunyai dari hasil riset praktek adalah sampel dari populasi oleh karena itu dilakukan inferensi untuk Tetha dari distribusi samplingnya.

Software yang recomended untuk digunakan analisa dengan metode Bootstrap adalah S-Plus dan R.

Bengkeldata.Com siap membantu anda dalam melakukan olah data statistik dengan metode Bootstrap.

(Sopana (2003). Estimasi Interval Konfidensi Nonparametrik dengan Metode Bootstrap. Skripsi Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sebelas Maret (UNS), Surakarta.)

Iklan

Analisa Data : Analisis Data dengan Metode Bootstrap Non Parametrik

Dalam Bootstrap, sebuah sampel diambil dari suatu populasi. Sampel ini dinamakan dengan Sampel Asli. Sampel Asli kemudian diperlukan sebagai populasi dan diaplikasikan prosedur Monte Carlo pada sampel tersebut. Hal ini dilakukan dengan mengambil sejumlah besar Sampel Ulang (Resample) berukuran n dari Sampel Asli secara random dengan pengembalian. Dengan cara Resampling seperti ini akan diperoleh sampel yang berukuran sama dengan Sampel Asli dan dengan pengembalian dimungkinan diperoleh Resample yang sama lebih dari sekali dan mungkin saja berbeda dengan Sampel Asli.

Metode Bootstrap tidak selalu memerlukan asumsi distribusi dan formulasi analitis yang rumit untuk mengestimasi parameter dari suatu populasi. Jika asumsi dari suatu distribusi tidak diketahui maka disebut kasus nonparametrik.

Software yang recomended untuk digunakan analisa dengan metode Bootstrap adalah S-Plus dan R.

Bengkeldata.Com siap membantu Anda dalam melakukan olah data statistik dengan menggunakan Metode Bootstrap.

(Sopana (2003). Estimasi Interval Konfidensi Nonparametrik dengan Metode Bootstrap. Skripsi Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sebelas Maret (UNS), Surakarta.)

Untuk konsultasi lebih lanjut, silahkan menghubungi:

CS : 021-71088944 – 0819 4505 9000

YM : abays_khan

e-mail : info@bengkeldata.com

Layanan Analisa Data / Analisis Data

Jenis layanan dari Beta Consulting meliputi:

1. Analisa Data Statistika
– Questioner Design
– Experimental Design
– Validity & Reliability
– Regresi & Korelasi
– CHAID Analysis
– Multivariat Analysis
– Time Series Analysis
– Spatial Analysis
– Bootstrap Methode
– Parametric & Nonparametric Analysis, dll

2. Training Statistika
Training ini meliputi materi statistika dan/atau software statistika, yaitu :
– SPSS
– Minitab
– SAS
– S-Plus
– Eview

3. Riset Pasar
– Potential Market
– Mistery Shopping
– Customized Market
– Positioning Analysis
– Product Development
– Competiror Analysis, dll

4. Management Consultancy
– Internal Auditor
– Quality Management System (QMS) ISO 9001:2000 & ISO 9004:2000
– Guidelines for Performance Improvement ISO 9004:2000
– Balance Scorecard
– Six Sigma
– Customer Satisfaction Measurement (CSM)
– Statistical Process Control (SPC)
– Customer Relationships Management (CRM)

www. Bengkeldata.com

email: info@bengkeldata.com

CS : (021) 71088944