<?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=Pengaruh_Outlier_pada_Inferensi_Statistik</id>
	<title>Pengaruh Outlier pada Inferensi Statistik - 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=Pengaruh_Outlier_pada_Inferensi_Statistik"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Pengaruh_Outlier_pada_Inferensi_Statistik&amp;action=history"/>
	<updated>2026-04-21T15:35:22Z</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=Pengaruh_Outlier_pada_Inferensi_Statistik&amp;diff=17190&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=Pengaruh_Outlier_pada_Inferensi_Statistik&amp;diff=17190&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-31T21:54:08Z</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;Outlier dapat memengaruhi hasil [[inferensi statistik]] secara signifikan. Keberadaan outlier seringkali menyebabkan estimasi parameter menjadi bias dan hasil uji hipotesis menjadi tidak valid.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Pengaruh pada Estimasi Parameter ==&lt;br /&gt;
Prosedur statistik seperti penghitungan [[mean]] dan [[standar deviasi]] sangat rentan terhadap outlier. Outlier dapat menyebabkan estimasi parameter menjadi tidak representatif terhadap populasi sebenarnya.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Pengaruh pada Uji Hipotesis ==&lt;br /&gt;
Dalam [[uji hipotesis]], outlier dapat meningkatkan tingkat kesalahan tipe I atau tipe II. Oleh karena itu, deteksi dan penanganan outlier menjadi langkah penting sebelum melakukan inferensi statistik lanjutan.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Solusi Robust Statistik ==&lt;br /&gt;
Untuk mengatasi pengaruh outlier, dapat digunakan metode robust seperti [[median]], trimmed mean, atau transformasi data. Metode ini lebih tahan terhadap pengaruh data ekstrim dibandingkan teknik konvensional.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>