Advertisement
Not a member of Pastebin yet?
Sign Up,
it unlocks many cool features!
- #Fungsi ini digunakan untuk mengakses kolom tb, bb, dan ipk secara langsung
- # tanpa menuliskan "dataks2$.." lagi
- attach(dataks2)
- # dari 35 data, setiap orang akan dilabeli dengan angka 1-35
- # dan akan diambil sebanyak sepuluh 10 orang, data yang diambil nilai bb,tb, dan ipk
- # dari setiap orang tersebut
- # fungsi dibawah ini akan digunakan untuk mengambil 10 nomor random antara 1-35
- # dan ditampung dalam variabel gugus
- gugus = sample(seq(35), 10)
- # Vektor kosong untuk menampung sampel
- sampeltb = c()
- sampelbb = c()
- sampelipk = c()
- #for loop dibawah ini digunakan untuk memasukan nilai2 tb, bb, dan ipk ke dalam
- # vektor kosong diatas berdasarkan nomor yang telah terambil dalam variabel "gugus"
- for (x in seq(10)) {sampelbb[x] = bb[gugus[x]]
- }
- for (x in seq(10)) {sampeltb[x] = tb[gugus[x]]
- }
- for (x in seq(10)) {sampelipk[x] = ipk[gugus[x]]
- }
- # rata - rata sampel yang terambil
- bbEV = mean(sampelbb)
- tbEV = mean(sampeltb)
- ipkEV = mean(sampelipk)
- # vektor kosong yang akan digunakan untuk menampung data sampel dalam bentuk 0 dan 1
- bb_sampel = c()
- tb_sampel = c()
- ipk_sampel = c()
- #angka 1 mewakili data yang melebihi atau sama dengan nilai rata - ratanya
- #angka 0 mewakili data yang kurang dari nilai rata-ratanya
- # for loop di bawah ini digunakan untuk mengubah data sampel yang didapatkan sebelumnya
- # ke dalam bentuk 0 dan 1 dan ditampung dalam variabel yang bersesuaian dengan variabel masing2
- for (x in seq(10)) {
- if (sampeltb[x]>=tbEV) {
- tb_sampel[x] = 1
- }
- else {
- tb_sampel[x] = 0
- }
- }
- for (x in seq(10)) {
- if (sampelbb[x]>=bbEV) {
- bb_sampel[x] = 1
- }
- else {
- bb_sampel[x] = 0
- }
- }
- for (x in seq(10)) {
- if (sampelipk[x]>=ipkEV) {
- ipk_sampel[x] = 1
- }
- else {
- ipk_sampel[x] = 0
- }
- }
- # fungsi dibawah ini digunakan untuk mendapatkan proporsi dari sampel
- pbbsample = sum(bb_sampel)/length(bb_sampel)
- ptbsample = sum(tb_sampel)/length(tb_sampel)
- pipksample = sum(ipk_sampel)/length(ipk_sampel)
- #vektor kosong berikut disediakan untuk menampung nilai dari variabel yang lebih dari
- # rata - rata sampel
- tbpop = c()
- bbpop = c()
- ipkpop = c()
- # for loop di bawah ini digunakan untuk mengubah data populasi
- # ke dalam bentuk 0 dan 1 dan ditampung dalam variabel yang bersesuaian dengan variabel masing2
- #definisi sukses untuk populasi adalah nilai yang lebih dari rata - rata sampel
- #angka 1 mewakili data yang melebihi atau sama dengan nilai rata - rata sampel
- #angka 0 mewakili data yang kurang dari nilai rata-rata sampel
- for (x in seq(35)) {
- if (tb[x]>=tbEV) {
- tbpop[x] = 1
- }
- else {
- tbpop[x] = 0
- }
- }
- for (x in seq(35)) {
- if (bb[x]>=bbEV) {
- bbpop[x] = 1
- }
- else {
- bbpop[x] = 0
- }
- }
- for (x in seq(35)) {
- if (ipk[x]>=ipkEV) {
- ipkpop[x] = 1
- }
- else {
- ipkpop[x] = 0
- }
- }
- #dibawah ini adalah proporsi populasi dari nilai yang melebihi rata - rata sampel
- ppoptb = mean(tbpop)
- ppopbb = mean(bbpop)
- ppopipk = mean(ipkpop)
- #total populasi
- Tpoptb = ppoptb * 35
- Tpopbb = ppopbb * 35
- Tpopipk = ppopipk * 35
- # estimasi total populasi
- Esttotalpoptb = ptbsample * 35
- Esttotalpopbb = pbbsample * 35
- Esttotalpopipk = pipksample * 35
- #contoh 2
- # d adalah presisi
- # daks adalah d yang dibagi dengan rata-rata ipk
- d = 0.02 * mean(ipk)
- daks = d/mean(ipkEV)
- #nilai z untuk confidence interval 95%
- z = 1.96
- #nwor adalah banyak sampel yang diperlukan untuk pengambilan wor
- nwor = (35*1.96^2*se^2)/((35*daks^2) + 1.96^2 * se^2)
- #nwr adalah banyak sampel yang diperlukan untuk pengambilan wr
- nwr = nwor/(1-nwor/35)
- #contoh 3
- # d3 adalah presisi
- d3 = 0.05 * mean(ipk)
- c = 0.1
- # daks adalah d yang dibagi dengan rata-rata ipk
- daks3 = d3/mean(ipk)
- #nwor3 adalah banyak sampel yang diperlukan untuk pengambilan wor
- nwor3 = (35*1.96^2*c^2)/((35*daks3^2) + 1.96^2 * c^2)
- #nwr adalah banyak sampel yang diperlukan untuk pengambilan wr
- nwr3 = nwor3/(1-nwor3/35)
Advertisement
Add Comment
Please, Sign In to add comment
Advertisement