Perbandingan uji kenormalan pada kategori fungsi distribusi empiris menggunakan metode simulasi monte carlo
Penulis Utama
:
Anna Zammaduita
NIM / NIP
:
M0109010
×Uji kenormalan berdasarkan pada fungsi distribusi empiris ada empat yaitu
uji Kolmogorov-Smirnov, Kuiper, Cramer-von Mises, dan Anderson-Darling.
Keempat uji tersebut memiliki statistik uji yang berbeda. Hal ini menyebabkan
adanya perbedaan kesimpulan diantara keempat uji tersebut sehingga perlu untuk
dibandingkan. Perbandingan uji-uji tersebut didasarkan pada kekuatan uji
masing-masing. Kekuatan uji merupakan besarnya probabilitas menolak H0 ketika
H0 salah. Dengan melakukan simulasi Monte Carlo terhadap distribusi yang
tidak normal, dapat diperoleh banyaknya H0 yang ditolak.
Tujuan penelitian ini adalah memperoleh perbandingan uji kenormalan pada
ketegori fungsi distribusi empiris. Berdasarkan hasil simulasi Monte Carlo,
urutan kepekaan uji kenormalan pada kategori fungsi distribusi empiris dari
yang tertinggi adalah uji Anderson-Darling, Cramer-von Mises, Kuiper, dan
Kolmogorov-Smirnov. Ini berarti uji Anderson-Darling paling peka dalam mendeteksi
ketidaknormalan.
Kata kunci : uji Kolmogorov-Smirnov, uji Kuiper, uji Cramer-von Mises, uji
Anderson-Darling, fungsi distribusi empiris.
×
Penulis Utama
:
Anna Zammaduita
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
M0109010
Tahun
:
2013
Judul
:
Perbandingan uji kenormalan pada kategori fungsi distribusi empiris menggunakan metode simulasi monte carlo
