3. The Law of Large Number
Semakin banyak data ditambahkan dalam
observasi atau eksperimen, maka selisih
antara statistik rata-rata sampel (x) dengan
parameter rata-rata populasi (µ) adalah
sangat kecil atau mendekati 0 (nol).
Data observasi atau eksperimen yang
sangat banyak mempunyai statistik sampel
(x dan s) sebagai pendekatan parameter
populasi (µ dan σ)
3
4. Central Limit Theorem
Jika sebuah variabel x adalah rata-rata
sederet variabel acak independent dengan
ukuran sampel yang sangat besar, maka
distribusi rata-rata sampel tersebut
mendekati distribusi normal dengan
pendekatan rata-rata dan simpangan baku
4
n
s
N
x
nN
x
x
x
x
=
===
∑∑
σ
µ
)/(
11. Pendugaan Parameter Rata-rata
Sampel besar (n>30)
11
For samples of size n ≥ 30, with
the shape of the distributions not
too skewed, sampling theory
guarantees good results.
The justification lies only in the
presumption that with a sample as
large as 30 and the population
distribution not too skewed, s
will be very close to the true σ
and thus the Central Limit
Theorem prevails.