Kategori 12 · 37 modul
Statistika dan Probabilitas
Statistika dan Probabilitas: statistika deskriptif, teori peluang, variabel acak, distribusi, inferensi, regresi, dan ANOVA.
Perguruan tinggi — berbasis Walpole, Myers, Myers, dan Ye
Akses publik tanpa login. Tanpa akun, status selesai dan skor kuis hanya tersimpan di browser ini.
Tahap belajar
Data dan Statistika Deskriptif
1 · Data dan Statistika DeskriptifJenis data, populasi, sampel, dan desain pengumpulan dataMembedakan populasi dan sampel, jenis variabel, skala pengukuran, serta rancangan pengumpulan data.2 · Data dan Statistika DeskriptifTabel, grafik, dan eksplorasi dataMenyajikan serta menafsirkan distribusi data dengan tabel dan grafik yang sesuai.3 · Data dan Statistika DeskriptifUkuran pemusatan dan letakMenghitung dan menafsirkan mean, median, modus, kuartil, dan persentil.4 · Data dan Statistika DeskriptifUkuran penyebaran dan bentuk distribusiMenghitung dan menafsirkan range, varians, simpangan baku, IQR, kemencengan, dan pencilan.
Tahap belajar
Peluang
5 · PeluangRuang sampel dan kejadianMembangun ruang sampel dan melakukan operasi himpunan pada kejadian.6 · PeluangKaidah pencacahanMenggunakan aturan perkalian, permutasi, dan kombinasi untuk menghitung hasil mungkin.7 · PeluangAksioma dan aturan peluangMenggunakan aksioma, komplemen, gabungan, dan irisan untuk menghitung peluang.8 · PeluangPeluang bersyarat dan independensiMenghitung peluang bersyarat dan menentukan independensi kejadian.9 · PeluangTeorema probabilitas total dan BayesMenggunakan partisi, probabilitas total, dan teorema Bayes.
Tahap belajar
Variabel Acak
10 · Variabel AcakVariabel acak diskret dan fungsi massa peluangMembangun PMF serta menghitung peluang variabel acak diskret.11 · Variabel AcakVariabel acak kontinu, PDF, dan CDFMenggunakan PDF dan CDF untuk menentukan peluang variabel acak kontinu.12 · Variabel AcakEkspektasi, momen, dan variansMenghitung mean, varians, dan ekspektasi fungsi variabel acak.13 · Variabel AcakDistribusi bersama, marginal, dan bersyaratMenentukan distribusi bersama, marginal, serta bersyarat dua variabel acak.14 · Variabel AcakKovarians dan korelasiMenghitung dan menafsirkan kovarians serta korelasi.
Tahap belajar
Distribusi Diskret
15 · Distribusi DiskretBernoulli dan binomialMengenali percobaan Bernoulli dan menggunakan distribusi binomial.16 · Distribusi DiskretMultinomial dan hipergeometrikMenggunakan distribusi multinomial atau hipergeometrik sesuai mekanisme sampling.17 · Distribusi DiskretGeometrik dan binomial negatifMemodelkan waktu tunggu diskret hingga keberhasilan.18 · Distribusi DiskretPoisson dan proses PoissonMemodelkan cacah kejadian dan waktu kejadian dalam proses Poisson sederhana.
Tahap belajar
Distribusi Kontinu
19 · Distribusi KontinuUniform kontinu dan eksponensialMenggunakan distribusi uniform dan eksponensial serta sifat tanpa ingatan.20 · Distribusi KontinuNormal dan standardisasiMenghitung peluang normal melalui standardisasi dan kuantil.21 · Distribusi KontinuGamma, chi-square, dan distribusi terkaitMenggunakan distribusi gamma dan chi-square pada masalah peluang atau inferensi.
Tahap belajar
Transformasi dan Sampling
22 · Transformasi dan SamplingTransformasi satu atau beberapa variabel acakMenentukan distribusi fungsi variabel acak dengan CDF, transformasi, atau Jacobian.23 · Transformasi dan SamplingDistribusi sampling dan Teorema Limit PusatMenentukan distribusi statistik sampel dan menggunakan Teorema Limit Pusat.24 · Transformasi dan SamplingDistribusi t dan FMenggunakan distribusi t dan F dalam inferensi parameter.
Tahap belajar
Estimasi
25 · EstimasiSifat estimator dan metode estimasi titikMenilai bias, varians, konsistensi, dan efisiensi serta menggunakan momen atau likelihood maksimum.26 · EstimasiInterval kepercayaan satu populasiMembangun interval kepercayaan mean, proporsi, atau varians satu populasi.27 · EstimasiInterval kepercayaan dua populasiMembangun interval untuk selisih mean, proporsi, atau rasio varians.
Tahap belajar
Uji Hipotesis
28 · Uji HipotesisKonsep uji, galat, p-value, dan dayaMerumuskan hipotesis, menentukan statistik uji, dan menafsirkan galat, p-value, serta power.29 · Uji HipotesisUji satu populasiMenguji mean, proporsi, atau varians satu populasi.30 · Uji HipotesisUji dua populasi dan data berpasanganMenguji perbedaan dua mean atau proporsi dan menganalisis data berpasangan.31 · Uji HipotesisGoodness-of-fit dan tabel kontingensiMelakukan uji kesesuaian, homogenitas, atau independensi berbasis chi-square.
Tahap belajar
Regresi dan Korelasi
32 · Regresi dan KorelasiRegresi linear sederhanaMembangun dan menilai model regresi linear sederhana serta interval prediksi.33 · Regresi dan KorelasiKorelasi dan inferensinyaMenghitung serta menguji korelasi linear dan memahami keterbatasannya.34 · Regresi dan KorelasiRegresi linear bergandaMengestimasi, menguji, dan mendiagnosis model regresi linear berganda.
Tahap belajar
Rancangan Eksperimen
Tahap belajar