<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="id">
	<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Estimator_Efisien_dan_Konsisten</id>
	<title>Estimator Efisien dan Konsisten - Riwayat revisi</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Estimator_Efisien_dan_Konsisten"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Estimator_Efisien_dan_Konsisten&amp;action=history"/>
	<updated>2026-05-23T11:54:08Z</updated>
	<subtitle>Riwayat revisi halaman ini di wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.0</generator>
	<entry>
		<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Estimator_Efisien_dan_Konsisten&amp;diff=16985&amp;oldid=prev</id>
		<title>Budi: Batch created by Azure OpenAI</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Estimator_Efisien_dan_Konsisten&amp;diff=16985&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-31T21:38:22Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Batch created by Azure OpenAI&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Halaman baru&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;Selain tak bias, dua sifat penting lainnya dari estimator dalam [[statistik]] adalah efisiensi dan konsistensi. Estimator yang efisien dan konsisten menjadi pilihan utama dalam pengambilan keputusan berbasis data.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Estimator Efisien ==&lt;br /&gt;
Estimator efisien adalah estimator yang memiliki varians terkecil di antara semua estimator tak bias untuk suatu parameter. Estimator efisien memberikan estimasi yang lebih &amp;quot;tepat&amp;quot; karena hasilnya cenderung lebih dekat ke parameter populasi. Efisiensi sering diukur dengan membandingkan varians antar estimator.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Estimator Konsisten ==&lt;br /&gt;
Estimator konsisten adalah estimator yang semakin mendekati nilai parameter populasi seiring dengan bertambahnya ukuran sampel. Secara formal, sebuah estimator konsisten jika probabilitas estimator tersebut berbeda jauh dari parameter populasi mendekati nol saat ukuran sampel mendekati tak hingga.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Implikasi dalam Analisis Statistik ==&lt;br /&gt;
Dalam praktik [[analisis statistik]], memilih estimator yang efisien dan konsisten sangat penting untuk menghasilkan estimasi yang akurat dan dapat diandalkan. Oleh karena itu, banyak metode statistik modern dirancang untuk menghasilkan estimator dengan kedua sifat ini.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>