Free Printable 2025 Kuis Pengantar Statistika Matematika II

1.

Prinsip dasar metode momen adalah …

a)

Menyamakan momen sampel dengan momen populasi

b)

Menyamakan varians sampel dengan rata-rata populasi

c)

Menyamakan median dengan rata-rata populasi

d)

Menggunakan maksimum nilai peluang untuk pendugaan

e)

Menggunakan fungsi posterior untuk mencari parameter

2.

Estimator maksimum likelihood diperkenalkan pertama kali oleh …

a)

Karl Pearson

b)

Ronald A. Fisher

c)

Carl Friedrich Gauss

d)

Thomas Bayes

e)

Bernoulli

3.

Dalam metode Bayes, informasi tentang parameter sebelum pengamatan disebut …

a)

Posterior distribution

b)

Prior distribution

c)

Likelihood function

d)

Joint distribution

e)

Sampling distribution

4.

Metode yang menggunakan rasio fungsi likelihood untuk membentuk interval kepercayaan disebut …

a)

Metode Kuantitas Pivotal

b)

Metode Likelihood Maksimum

c)

Metode Inversi Uji Statistik

d)

Metode Bayes

e)

Metode Momen

5.

Estimator tidak bias berarti …

a)

Rata-rata estimasi sama dengan parameter sebenarnya

b)

Varian estimasi minimum

c)

Nilai estimasi selalu lebih besar dari parameter

d)

Estimasi tergantung pada ukuran sampel

e)

Estimasi selalu sama untuk setiap sampel

6.

Efisiensi suatu estimator ditentukan berdasarkan …

a)

Besarnya varians dibanding estimator lain

b)

Nilai rata-rata tertinggi

c)

Nilai median sampel

d)

Nilai skewness data

e)

Nilai kurtosis data

7.

Estimator dikatakan cukup (sufficient) jika …

a)

Mengandung seluruh informasi tentang parameter θ dalam data

b)

Tidak bergantung pada sampel

c)

Hanya berlaku untuk distribusi normal

d)

Diperoleh dengan fungsi posterior

e)

Tidak memiliki bias sama sekali

8.

Ketika ukuran sampel n meningkat, estimator Bayes cenderung mendekati …

a)

Mean prior

b)

Modus distribusi

c)

Median populasi

d)

Varians prior

e)

Mean sampel

9.

Informasi Fisher digunakan untuk …

a)

Menaksir momen populasi

b)

Mengukur bias estimator

c)

Menghitung posterior

d)

Menentukan distribusi prior

e)

Mengukur efisiensi estimator

10.

Jika X∼N(μ,σ²) dan σ diketahui, maka informasi Fisher untuk μ adalah ...

a)

$\frac{1}{n\sigma^2}$

b)

$\mu^2$

c)

$\sigma^2$

d)

$\frac{1}{\sigma^2}$

e)

$\frac{1}{2\sigma^2}$

11.

Estimator yang memiliki varians terkecil di antara semua estimator tak bias disebut …

a)

MLE

b)

MVUE

c)

UMVUE

d)

MAP

e)

BLUE

12.

Dalam konteks distribusi normal, estimator maksimum likelihood untuk μ adalah ...

a)

Deviasi Standar Sampel

b)

Mean Sampel

c)

Varians Sampel

d)

Rata-rata prior

e)

Median Sampel

13.

Salah satu sifat invarian dari estimator maksimum likelihood adalah …

a)

Nilai MLE tidak berubah meski fungsi likelihood berubah

b)

Nilai MLE selalu sama dengan prior

c)

MLE tidak memiliki bias

d)

Transformasi dari MLE tetap merupakan MLE dari transformasinya

e)

MLE selalu menghasilkan nilai tengah

14.

Metode estimasi yang menggabungkan informasi prior dan data disebut …

a)

Metode Likelihood

b)

Metode Momen

c)

Metode Fisher

d)

Metode Bayes

e)

Metode Pivot

15.

Sampel varians $S^2$ merupakan penaksir tidak bias dari ...

a)

Varians populasi

b)

Rata-rata populasi

c)

Median populasi

d)

Modus populasi

e)

Mean prior

16.

Diketahui $X_1,X_2,X_3$ merupakan sampel acak dari $N\left(\mu,4\right)$ . Tentukan MLE dari μ jika data sampel adalah 3, 5, dan 4

a)

3,5

b)

4

c)

4,5

d)

19

e)

60

17.

Misal $X_1,X_2,X_3,X_4\sim Uniform\left(0,\Theta\right)$ . Dengan data: $1,2\ ;\ 1,8;\ 1,5\ dan\ 2,0$ . Tentukan estimator maksimum likelihood Θ

a)

2,0

b)

1,7

c)

2,1

d)

1,9

e)

1,2

18.

Jika $X\sim N\left(\mu,\sigma^2\right)$ dengan $\mu=10$ dan $\sigma$ tidak diketahui , serta data : $8,\ 9,\ 11,\ 12,\ dan\ 10$ . Hitung MLE dari $\sigma^2$

a)

2,0

b)

1,3

c)

3,5

d)

2,6

e)

1,7

19.

Diketahui $X_1,\ X_2,\ X_3\sim Uniform\left(0,\Theta\right).\ Data\ :\ 1,\ 3,\ 2.$ Estimator metode momen $\Theta$ adalah ...

a)

3

b)

1

c)

0

d)

4

e)

2

20.

Misalkan prior $\Theta\sim Uniform\left(0,1\right)$ dan data yang menghasilkan fungsi likelihood $L\left(\Theta\right)=2\Theta\left(1-\Theta\right)$ .Tentukan estimator estimator Bayes dengan squared error loss.

a)

0,3

b)

0,4

c)

0,5

d)

0,6

e)

0,7

2025 Kuis Pengantar Statistika Matematika II

Total questions: 20

Worksheet time: 12mins

Similar Resources on Wayground