1. Apa itu Statistik Parametrik?
Statistik parametrik adalah cabang statistik yang digunakan untuk memberikan ringkasan matematis dan inferensi untuk kumpulan data.
Statistik parametrik jauh lebih umum daripada statistik non-parametrik. Ini karena statistik parametrik menggunakan lebih sedikit asumsi dan lebih kuat dalam menganalisis data. Ada tiga jenis parametrik: klasik, Bayesian, dan berbasis kemungkinan.
2. Rumus Statistik Parametrik yaitu
Dari data tersebut, kita dapat melihat bahwa rumus statistik parametrik ini paling efektif untuk memprediksi kesalahan antara 0 dan 10.
Rumus statistik parametrik telah menjadi bagian integral dari pengembangan model prediksi. Dalam hal ini, ini digunakan untuk memprediksi jumlah kesalahan yang akan dilakukan seseorang dalam jangka waktu tertentu.
Rumus ini sangat efektif dalam memprediksi kesalahan secara akurat bagi mereka yang memiliki rentang kesalahan dari 0-10 tetapi tidak terlalu efektif untuk mereka yang memiliki rentang kesalahan di luar angka tersebut.
3. Apa Beberapa Penggunaan Statistik Parametrik?
Statistik parametrik adalah cabang statistik yang banyak digunakan dalam ilmu-ilmu sosial. Ini memungkinkan untuk memperkirakan parameter populasi dengan menggunakan data sampel yang telah dikumpulkan dari populasi.
Istilah parametrik mengacu pada seperangkat prosedur statistik yang memiliki asumsi statistik yang kurang lebih”tetap”sebagai lawan dari statistik non-parametrik yang dapat menggunakan asumsi yang lebih luas dan kurang teliti saat melakukannya.
Tes parametrik dikatakan”bebas distribusi”. Alasan untuk ini adalah karena mereka tidak bergantung pada asumsi distribusi apa pun tentang data, melainkan pada bentuk distribusi yang diuji terhadap beberapa asumsi distribusi arbitrer.
Tes parametrik juga dikatakan”model bebas”, karena tidak bergantung pada model eksplisit apa pun
4. Bagaimana Menginterpretasikan Statistik Parametrik?
Statistik parametrik adalah teknik statistik yang menggunakan parameter numerik untuk menganalisis data. Penting untuk memahami asumsi Statistik Parametrik agar dapat menafsirkannya dan menggunakannya dengan benar.
Asumsi dalam Statistik Parametrik:
1) Distribusi harus mendekati normal dengan varians konstan, dan uji parametrik harus dipilih sesuai dengan itu.
2) Pengamatan tidak harus bergantung secara serial; yaitu, tidak boleh ada tren atau autokorelasi di antara pengamatan.
3) Data harus berasal dari populasi yang terbatas daripada populasi yang tidak terbatas (asumsi ini sering dapat dielakkan dengan menggunakan teknik pengambilan sampel yang sesuai).
4) Nilai yang diamati tidak disensor (didefinisikan di bawah).
5) Kita tahu bagaimana residu didistribusikan.
