Statistika nonparametrik - Riwayat revisi

Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

2026-08-26T04:10:07Z

Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

← Revisi sebelumnya		Revisi per 26 Agustus 2026 04.10
Baris 1:		Baris 1:
			[[File:Glu_opt.png\|thumb\|right\|280px\|Glu opt]]

	'''Statistika nonparametrik''' adalah cabang [[statistika]] yang tidak hanya didasarkan pada keluarga [[Sebaran probabilitas\|distribusi probabilitas]] yang terparameterkan (contoh umum dari parameter adalah [[Rata-rata\|mean]] dan [[varians]]). Statistik nonparametrik didasarkan pada distribusi bebas atau memiliki distribusi yang ditentukan tetapi dengan parameter distribusi tidak ditentukan. Statistika nonparametrik mencakup [[statistika deskriptif]] dan [[statistika inferensi]].		'''Statistika nonparametrik''' adalah cabang [[statistika]] yang tidak hanya didasarkan pada keluarga [[Sebaran probabilitas\|distribusi probabilitas]] yang terparameterkan (contoh umum dari parameter adalah [[Rata-rata\|mean]] dan [[varians]]). Statistik nonparametrik didasarkan pada distribusi bebas atau memiliki distribusi yang ditentukan tetapi dengan parameter distribusi tidak ditentukan. Statistika nonparametrik mencakup [[statistika deskriptif]] dan [[statistika inferensi]].

Baris 4:		Baris 6:
	Istilah "statistika nonparametrik" telah didefinisikan atau dimaknai secara umum dalam beberapa cara berbeda. Berikut adalah dua definisi tentang statistik nonparametrik.		Istilah "statistika nonparametrik" telah didefinisikan atau dimaknai secara umum dalam beberapa cara berbeda. Berikut adalah dua definisi tentang statistik nonparametrik.

	Istilah ''nonparametrik'' dapat dimaknai sebagai teknik-teknik yang tidak bergantung pada data berasal dari suatu keluarga distribusi yang terparameterkan. Beberapa metode nonparametrik dalam makna ini adalah:		Istilah ''nonparametrik'' dapat dimaknai sebagai teknik-teknik yang tidak bergantung pada data berasal dari suatu keluarga distribusi yang terparameterkan.<ref>Stuart A., Ord J.K, Arnold S. (1999), ''Kendall's Advanced Theory of Statistics: Volume 2A—Classical Inference and the Linear Model'', sixth edition, §20.2–20.3 (Arnold). Statistical hypotheses concern the behavior of observable random variables.... For example, the hypothesis (a) that a normal distribution has a specified mean and variance is statistical; so is the hypothesis (b) that it has a given mean but unspecified variance; so is the hypothesis (c) that a distribution is of normal form with both mean and variance unspecified; finally, so is the hypothesis (d) that two unspecified continuous distributions are identical. It will have been noticed that in the examples (a) and (b) the distribution underlying the observations was taken to be of a certain form (the normal) and the hypothesis was concerned entirely with the value of one or both of its parameters. Such a hypothesis, for obvious reasons, is called ''parametric''. Hypothesis (c) was of a different nature, as no parameter values are specified in the statement of the hypothesis; we might reasonably call such a hypothesis ''non-parametric''. Hypothesis (d) is also non-parametric but, in addition, it does not even specify the underlying form of the distribution and may now be reasonably termed ''distribution-free''. Notwithstanding these distinctions, the statistical literature now commonly applies the label "non-parametric" to test procedures that we have just termed "distribution-free", thereby losing a useful classification.</ref> Beberapa metode nonparametrik dalam makna ini adalah:

	* Metode distribusi bebas (''distribution free methods''), yang tidak mengasumsikan data diambil (secara spesifik) dari suatu keluarga [[distribusi probabilitas]] yang terparameterkan. Metode ini adalah kebalikan dari [[statistika parametrik]].		* Metode distribusi bebas (''distribution free methods''), yang tidak mengasumsikan data diambil (secara spesifik) dari suatu keluarga [[distribusi probabilitas]] yang terparameterkan. Metode ini adalah kebalikan dari [[statistika parametrik]].
Baris 64:		Baris 66:

	== Sejarah ==		== Sejarah ==
	Statistika nonparametrik awal termasuk [[median]] (abad ke-13 atau lebih awal, digunakan dalam estimasi oleh Edward Wright, 1599; lihat ) dan tes tanda oleh John Arbuthnot (1710) dalam menganalisis [[rasio jenis kelamin manusia]] saat lahir (lihat ).		Statistika nonparametrik awal termasuk [[median]] (abad ke-13 atau lebih awal, digunakan dalam estimasi oleh Edward Wright, 1599; lihat ) dan tes tanda oleh John Arbuthnot (1710) dalam menganalisis [[rasio jenis kelamin manusia]] saat lahir (lihat ).<ref>W.J. Conover. ''Practical Nonparametric Statistics''. Wiley. 1999. hlm. 157–176. ISBN 0-471-16068-7.</ref><ref>P. Sprent. ''Applied Nonparametric Statistical Methods''. Chapman & Hall. 1989. ISBN 0-412-44980-3.</ref>

	== Lihat juga ==		== Lihat juga ==

	* [[Statistika parametrik]]		* [[Statistika parametrik]]
	* Resampling (statistik)		* Resampling (statistik)
Baris 74:		Baris 75:

	== Catatan ==		== Catatan ==


	== Referensi ==		== Referensi ==
			<references />

	* Bagdonavicius, V., Kruopis, J., Nikulin, MS (2011). "Tes non-parametrik untuk data lengkap", ISTE & WILEY: London & Hoboken. [[International Standard Book Number\|ISBN]]   [[Istimewa:BookSources/978-1-84821-269-5\|978-1-84821-269-5]] .		== Sumber dan atribusi ==
	*
	* Gibbons, Jean Dickinson ; Chakraborti, Subhabrata (2003). ''Inferensi Statistik Nonparametrik'', ''Edisi'' ke-4 CRC Tekan. [[International Standard Book Number\|ISBN]]   [[Istimewa:BookSources/0-8247-4052-1\|0-8247-4052-1]] .
	* juga .
	* Hollander M., Wolfe DA, Chicken E. (2014). ''Metode Statistik Nonparametrik'', John Wiley & Sons.
	* Sheskin, David J. (2003) ''Buku Pegangan Prosedur Statistik Parametrik dan ~~Nonparametrik'' . CRC Tekan. [[International Standard Book Number\|ISBN]]   [[Istimewa:BookSources/1-58488-440-1\|1-58488-440-1]]~~
	* Wasserman, Larry (2007). ''Semua Statistik Nonparametrik'', Springer. [[International Standard Book Number\|ISBN]]   [[Istimewa:BookSources/0-387-25145-6\|0-387-25145-6]] .

			Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Statistika+nonparametrik&oldid=28081422 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 28081422 (2025-10-17T19:56:55Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Gambar pada artikel ini bersumber dari Wikimedia Commons dan mengikuti ketentuan lisensi masing-masing berkas. Mohon gunakan konten dan media secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

			<!-- WIKI_UNISSULA_PRESENTATION_V4 -->
	~~== Sumber dan atribusi ==~~

	~~Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Statistika+nonparametrik&oldid=28081422 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 28081422 (2025~~-10-~~17T19:56:55Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi~~-~~BerbagiSerupa (CC BY~~-~~SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.~~

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 28081422; atribusi sumber disertakan.

2026-08-26T03:51:15Z

Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 28081422; atribusi sumber disertakan.

Halaman baru

'''Statistika nonparametrik''' adalah cabang [[statistika]] yang tidak hanya didasarkan pada keluarga [[Sebaran probabilitas|distribusi probabilitas]] yang terparameterkan (contoh umum dari parameter adalah [[Rata-rata|mean]] dan [[varians]]). Statistik nonparametrik didasarkan pada distribusi bebas atau memiliki distribusi yang ditentukan tetapi dengan parameter distribusi tidak ditentukan. Statistika nonparametrik mencakup [[statistika deskriptif]] dan [[statistika inferensi]].

== Definisi ==
Istilah "statistika nonparametrik" telah didefinisikan atau dimaknai secara umum dalam beberapa cara berbeda. Berikut adalah dua definisi tentang statistik nonparametrik.

Istilah ''nonparametrik'' dapat dimaknai sebagai teknik-teknik yang tidak bergantung pada data berasal dari suatu keluarga distribusi yang terparameterkan. Beberapa metode nonparametrik dalam makna ini adalah:

* Metode distribusi bebas (''distribution free methods''), yang tidak mengasumsikan data diambil (secara spesifik) dari suatu keluarga [[distribusi probabilitas]] yang terparameterkan. Metode ini adalah kebalikan dari [[statistika parametrik]].
* Statistik nonparametrik, yang membangun suatu [[statistik]] sebagai fungsi dari sampel; tanpa ketergantungan pada suatu parameter distribusi. Contoh statistik ini adalah [[statistik terurut]], yang didasarkan pada pengurutan hasil observasi.

Istilah ''nonparametrik'' juga dapat dimaknai sebagai teknik-tenik yang tidak mengasumsikan ''struktur'' dari suatu model. Umumnya, model akan membesar menyesuaikan kompleksitas dari data. In these techniques, individual variables ''are'' typically assumed to belong to parametric distributions, and assumptions about the types of connections among variables are also made. These techniques include, among others:

* ''[[Nonparametric regression|non-parametric regression]]'', which is modeling whereby the structure of the relationship between variables is treated non-parametrically, but where nevertheless there may be parametric assumptions about the distribution of model residuals.
* ''non-parametric hierarchical Bayesian models'', such as models based on the [[Dirichlet process]], which allow the number of [[latent variables]] to grow as necessary to fit the data, but where individual variables still follow parametric distributions and even the process controlling the rate of growth of latent variables follows a parametric distribution.

== Aplikasi dan tujuan ==
Metode nonparametrik banyak digunakan untuk mempelajari populasi yang mengambil urutan peringkat (seperti ulasan film menerima satu hingga empat bintang). Penggunaan metode nonparametrik mungkin diperlukan ketika data memiliki peringkat tetapi tidak ada interpretasi [[Bilangan|numerik yang]] jelas, seperti ketika menilai [[preferensi]] . Dalam hal [[Tipe skala pengukuran|tingkat pengukuran]], metode non-parametrik menghasilkan data ordinal .

Karena metode non-parametrik membuat asumsi lebih sedikit, penerapannya jauh lebih luas daripada metode parametrik yang sesuai. Secara khusus, mereka dapat diterapkan dalam situasi di mana sedikit yang diketahui tentang aplikasi tersebut. Selain itu, karena ketergantungan pada asumsi yang lebih sedikit, metode non-parametrik lebih kuat .

Pembenaran lain untuk penggunaan metode non-parametrik adalah kesederhanaan. Dalam kasus tertentu, bahkan ketika penggunaan metode parametrik dibenarkan, metode non-parametrik mungkin lebih mudah digunakan. Karena kedua kesederhanaan ini dan keawetannya yang lebih besar, metode non-parametrik dilihat oleh beberapa ahli statistik sebagai menyisakan lebih sedikit ruang untuk penggunaan yang tidak tepat dan kesalahpahaman.

Penerapan yang lebih luas dan peningkatan ketahanan uji non-parametrik dikenakan biaya: jika uji parametrik sesuai, uji non-parametrik memiliki daya yang lebih kecil. Dengan kata lain, ukuran sampel yang lebih besar dapat diminta untuk menarik kesimpulan dengan tingkat kepercayaan yang sama.

== Model non parametrik ==
''Model non-parametrik'' berbeda dari model parametrik karena struktur model tidak ditentukan ''secara apriori'' melainkan ditentukan dari data. Istilah ''non-parametrik'' tidak dimaksudkan untuk menyiratkan bahwa model seperti itu benar-benar kekurangan parameter tetapi bahwa jumlah dan sifat parameter itu fleksibel dan tidak diperbaiki terlebih dahulu.

* [[Histogram]] adalah estimasi nonparametrik sederhana dari distribusi probabilitas.
* Estimasi kepadatan kernel memberikan estimasi kepadatan yang lebih baik daripada histogram.
* Metode regresi nonparametrik dan regresi semiparametrik telah dikembangkan berdasarkan kernel, splines, dan [[wavelet]] .
* Analisis pembungkus data memberikan koefisien efisiensi yang sama dengan yang diperoleh dengan analisis multivariat tanpa asumsi distribusi.
* [[KNN]]s mengklasifikasikan instance yang tidak terlihat berdasarkan pada poin K di set pelatihan yang terdekat dengan itu.
* Mesin vektor dukungan (dengan kernel Gaussian) adalah classifier margin besar nonparametrik.
* Metode momen (statistik) dengan distribusi probabilitas polinomial.

== Metode ==
'''Metode statistika inferensial''' '''non-parametrik''' (atau '''bebas distribusi''' ) adalah prosedur matematika untuk pengujian [[hipotesis]] statistik yang, tidak seperti statistika parametrik, tidak membuat asumsi tentang [[Sebaran probabilitas|distribusi probabilitas]] dari variabel yang dinilai. Tes yang paling sering digunakan termasuk

* [[Analysis of similarities]]
* [[Anderson–Darling test]]: tests whether a sample is drawn from a given distribution
* [[Bootstrapping (statistics)|Statistical bootstrap methods]]: estimates the accuracy/sampling distribution of a statistic
* [[Cochran's Q test|Cochran's Q]]: tests whether ''k'' treatments in randomized block designs with 0/1 outcomes have identical effects
* [[Cohen's kappa]]: measures inter-rater agreement for categorical items
* [[Friedman test|Friedman two-way analysis of variance]] by ranks: tests whether ''k'' treatments in randomized block designs have identical effects
* [[Kaplan–Meier estimator|Kaplan–Meier]]: estimates the survival function from lifetime data, modeling censoring
* [[Kendall tau rank correlation coefficient|Kendall's tau]]: measures statistical dependence between two variables
* [[Kendall's W]]: a measure between 0 and 1 of inter-rater agreement
* [[Kolmogorov–Smirnov test]]: tests whether a sample is drawn from a given distribution, or whether two samples are drawn from the same distribution
* [[Kruskal–Wallis one-way analysis of variance]] by ranks: tests whether > 2 independent samples are drawn from the same distribution
* [[Kuiper's test]]: tests whether a sample is drawn from a given distribution, sensitive to cyclic variations such as day of the week
* [[Logrank test]]: compares survival distributions of two right-skewed, censored samples
* [[Mann–Whitney U]] or Wilcoxon rank sum test: tests whether two samples are drawn from the same distribution, as compared to a given alternative hypothesis.
* [[McNemar's test]]: tests whether, in 2 × 2 contingency tables with a dichotomous trait and matched pairs of subjects, row and column marginal frequencies are equal
* [[Median test]]: tests whether two samples are drawn from distributions with equal medians
* [[Pitman permutation test|Pitman's permutation test]]: a statistical significance test that yields exact ''p'' values by examining all possible rearrangements of labels
* [[Rank product]]s: detects differentially expressed genes in replicated microarray experiments
* [[Siegel–Tukey test]]: tests for differences in scale between two groups
* [[Sign test]]: tests whether matched pair samples are drawn from distributions with equal medians
* [[Spearman's rank correlation coefficient]]: measures statistical dependence between two variables using a monotonic function
* [[Squared ranks test]]: tests equality of variances in two or more samples
* [[Tukey–Duckworth test]]: tests equality of two distributions by using ranks
* [[Wald–Wolfowitz runs test]]: tests whether the elements of a sequence are mutually independent/random
* [[Wilcoxon signed-rank test]]: tests whether matched pair samples are drawn from populations with different mean ranks

== Sejarah ==
Statistika nonparametrik awal termasuk [[median]] (abad ke-13 atau lebih awal, digunakan dalam estimasi oleh Edward Wright, 1599; lihat ) dan tes tanda oleh John Arbuthnot (1710) dalam menganalisis [[rasio jenis kelamin manusia]] saat lahir (lihat ).

== Lihat juga ==

* [[Statistika parametrik]]
* Resampling (statistik)
* Interval kepercayaan nonparametrik berbasis CDF
* Teori bidang informasi

== Catatan ==

== Referensi ==

* Bagdonavicius, V., Kruopis, J., Nikulin, MS (2011). "Tes non-parametrik untuk data lengkap", ISTE & WILEY: London & Hoboken. [[International Standard Book Number|ISBN]]   [[Istimewa:BookSources/978-1-84821-269-5|978-1-84821-269-5]] .
*
* Gibbons, Jean Dickinson ; Chakraborti, Subhabrata (2003). ''Inferensi Statistik Nonparametrik'', ''Edisi'' ke-4 CRC Tekan. [[International Standard Book Number|ISBN]]   [[Istimewa:BookSources/0-8247-4052-1|0-8247-4052-1]] .
* juga .
* Hollander M., Wolfe DA, Chicken E. (2014). ''Metode Statistik Nonparametrik'', John Wiley & Sons.
* Sheskin, David J. (2003) ''Buku Pegangan Prosedur Statistik Parametrik dan Nonparametrik'' . CRC Tekan. [[International Standard Book Number|ISBN]]   [[Istimewa:BookSources/1-58488-440-1|1-58488-440-1]]
* Wasserman, Larry (2007). ''Semua Statistik Nonparametrik'', Springer. [[International Standard Book Number|ISBN]]   [[Istimewa:BookSources/0-387-25145-6|0-387-25145-6]] .

== Sumber dan atribusi ==

Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Statistika+nonparametrik&oldid=28081422 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 28081422 (2025-10-17T19:56:55Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.