Kode Mata KuliahMA3081 / 4 SKS
Penyelenggara101 - Matematika / FMIPA
KategoriKuliah
Bahasa IndonesiaEnglish
Nama Mata KuliahStatistika MatematikaMathematical Statistics
Bahan Kajian
  1. Distribusi dari parameter sampel untuk mean dan variansi (X-bar dan variansi sampel)
  2. Barisan statistik, distribusi limit, teorema limit pusat
  3. Kekonvergenan barisan peubah acak dan tipe-tipe konvergensi (konvergen dalam peluang dan konvergen dalam distribusi)
  4. Konvergen dalam peluang dan ketidaksamaan Chebyshev
  5. Konvergen dalam distribusi dan limit dari fungsi pembangkit momen
  6. Metode penaksiran parameter: maksimum likelihood dan metode momen dan sifat-sifat penaksir
  7. Penaksir interval untuk mean dan variansi
  8. Penaksir interval untuk selisih dua mean dan rasio dua variansi, Penaksiran titik dan interval metode Bayes
  9. Pengertian uji hipotesis, best critical region, Dalil Neyman-Pearson
  10. Uji rasio likelihood dan UMPT
  11. Statistik Cukup melalui Faktorisasi Neyman dan kelas distribusi eksponensial
  12. Sifat-sifat penaksir tak bias dan efisien, penentuan estimator MVUE dengan Dalil Rao-Blackwell
  13. Kelengkapan dan ketunggalan estimator melalui Ketidaksamaan Rao-Cramer
  1. Distribution of sample parameters for mean and variance (X-bar and sample variance)
  2. Statistical series, limit distribution, central limit theorem
  3. Convergence of random variable series and types of convergence (convergent in probability and convergent in distribution)
  4. Converges in probability and Chebyshev's inequality
  5. Converges in the distribution and limit of the moment generating function
  6. Parameter estimation methods: maximum likelihood and method of moments and properties of estimators
  7. Interval estimators for mean and variance
  8. Interval estimator for difference of two means and ratio of two variances, Point and interval estimator of Bayes method
  9. Definition of hypothesis testing, best critical region, Neyman-Pearson argument
  10. Likelihood ratio test and UMPT
  11. Sufficient Statistics via Neyman Factorisation and exponential distribution classes
  12. Properties of unbiased and efficient estimators, determination of MVUE estimator by Rao-Blackwell's Razor
  13. Completeness and uniqueness of estimator via Rao-Cramer Inequality
Capaian Pembelajaran Mata Kuliah (CPMK)
  1. Kemampuan dasar untuk mempelajari distribusi-distribusi statistika yang mendukung estimasi parameter populasi.
  2. Mampu menentukan taksiran parameter populasi melalui tahapan matematis yang benar.
  3. Kemampuan dasar untuk mempelajari distribusi-distribusi statistika yang mendukung estimasi parameter populasi. Mampu menentukan taksiran parameter populasi melalui tahapan matematis yang benar.
  4. Mampu menentukan taksiran parameter populasi melalui tahapan matematis yang benar.
  1. Basic skills to learn statistical distributions that support population parameter estimation.
  2. Able to determine estimated population parameters through correct mathematical steps.
  3. Basic ability to learn statistical distributions that support population parameter estimation. Able to determine estimated population parameters through correct mathematical steps.
  4. Able to determine estimated population parameters through correct mathematical steps.
Metode PembelajaranCeramah, pembelajaran kolaboratif, dan diskusi kelompok.Lectures, collaborative learning, and group discussions.
Modalitas PembelajaranLuring, sinkron, mandiriOffline, synchronized, self-paced
Jenis NilaiABCDE
Metode PenilaianKuis, UTS, UAS, dan TugasQuizzes, midterms, final exams, and assignments
Catatan Tambahan