Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

DISTRIBUSI PROBABILITAS

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "DISTRIBUSI PROBABILITAS"— Transcript presentasi:

1 DISTRIBUSI PROBABILITAS
Solikhah, S.K.M, M.Kes FKM UAD 2012

2 Distribusi probabilitas
Untuk memahami data kontinu Membutuhkan konsep distribusi probabilitas  memahami estimasi populasi terhadap sampel

3 Macam distribusi probabilitas
Binomial distribusi Poisoon distribusi Normal distribusi

4 Distribusi binomial Misal:
85% dari 200 kuesioner yang disebarkan kepada perawat yang merasa puas dengan pekerjaan mereka 3 dari 18 pasien yang melakukan perawatan di rumah sakit dengan membayar sendiri 7 dari 25 pasien yang melakukan kemoterapi dan hidup sampai 5 tahun terakhir

5 Distribusi binomial == distribusi bernoulli (penemunya James bernoulli)
 salah satu distribusi kemungkinan teoritis dengan variabel random diskret  sukses dan gagal sukses=p gagal= 1-p

6 Karakteristik distribusi binomial
Grafiknya discontinuous (terputus-putus) Bentuknya dientukan oleh nilai p dan n Bentuknya simetris bila p=q atau p=q asal n besar

7 Ciri-ciri bernaoulli trial
Tiap percobaan memiliki dua hasil yaitu sukses dan gagal Probabilitas sukses pada tiap percobaan haruslah sama dan dinyatakan dengan p Setiappcobaan harus bersifat independent Jumlah percobaan yang merupakan komponen ekperiment binomial harus tertentu

8 rumus

9 contoh apabila probabilitas bahwa seseorang akan menjawab sesuatu mail quesionaire adalah 0,2, berapa probabiilitas untuk memperoleh 0,1,2,3,4,5 respon /jawaban terhadap kuesionar yang dikirimkan kepada 5 responden?

10 N=5 p=0,2 X=1,2,3,4,5 p(o;5)=5!/0!5! (0,2) (0,8)5=0,3277 P (1;5)= 5!/1!4! (0,2)1 (0,8)4=0,4096 P(2;5)= =0,2048 P(3,5)= =0,0512 P(4;5)= =0,0064 P(5;5)= =0,0003

11 DISTRIBUSI POISSON disebut juga dengan distribusi peristiwa yang jarang terjadi (distribusi of rare events) Adalah distribusi kemungkinan teoritis dengan variabel random discrete Pendekatan dari distribusi binomial apabila n (banyaknya )percobaan adalah besar, sedangkan p (probabilitas sukses) sangat kecil

12 rumus X= variabel random diskrit 0,1,2,3... E= bilangan 2,71828

13 Pendekatan pada distribusi binomial sangat baik untuk n
yang sangat besar dan c sangat kecil (sehingga u=n.p nilainya tetap) n.p≤5 dan p≤0,1 Tabel nilai e-u 0,5 0,60653 1,0 0,36788 1,5 0,22313 2,0 0,135334 2,5 0,08208 3,0 0,498 3,5 0,0302 4,0 0,0183 4,5 0,0111 5,0 0,0067 6 0,0025 7 0,0009 8 0,0003 9 0,0001 10 0,00005

14 contoh Apabila probabilitas bahwa seorang akan mati terkena TBC adalah 0,001. dari 2000 orang penderita tersebut berapa probailitas Tiga orang akan mati Yang mati tidak lebih dari satu orang Lebih dari dua orang akan mati

15 c. P(x>2)=1- p(0)+P(1)+P(2) =1-(0,13534+0,27068+0,27068) =0,3233
n=2000 p=0,001 µ=2000x0,001=2 a. P(3)= 23 .e-2/3!=0,18045 b. P(0)+p(1) P(0)= 20. e-2/0!= 0,13534 P(1)= ,27068 _______ - 0,40602 c. P(x>2)=1- p(0)+P(1)+P(2) =1-(0, , ,27068) =0,3233

16 Distribusi normal disebut dengan kurva normal Disebut dengan Gaussian distribution  Distribusi kemungkinan teoritis dengan variabel random continu (continuous distribution)

17 Ciri-ciri distribusi normal

18

19 soal ada 1000 calon mahasiswa FKM UAD, mengingat terbatasnya fasilitas dan pertimbangan mutu maka hanya menrima 200 mahasiswa. Dari hasil tes nilai rata-rata 58 dengan standar deviasi 12. seandainya hasil test tersebut mendekati distribusi normal, maka: Berapa hasil test minimal calon mahasiswa? Berapa calon mhs terbaik yg dpt diterima? Seandainya 5% dari calon mahasiswa nilai test terbaik akan diberi keringan SPP, berapa nilai minimal test tersebut?

20 Distribusi sampling populasi sampel parameter µ Mean s Standar deviasi
P (x/n) Proporsi µ1-µ2 Perbedaan dua mean P1-p2 Ṕ1-Ṕ2 Perbedaan dua rata-rata Standar Deviasi

21 Estimasi nilai mean Estimasi nilai proporsi Estimasi perbedaan nilai mean

22 contoh Hitung probabilitas nilai mean yang terletak antara 43 dan 48. jika ada 60 sampel dengan nilai rata2 populasinya 45 dgn standar deviasi 12? Ada 100 ibu rumah tangga, diketahui rata-rata penghasilannya Rp 9600,-, dgn standar deviasi Rp.160,-.hitung interval keyakinan 98% untuk pengeluaran rata-rata pembelian makanan bergizi selama seminggu?

23 Tentukan interval keyakinan 90% guna pendugaan proporsi dari 60 orang yang merupakan bagian dari 100 sampel? Ada 100 keluarga di kota a rata2 penghasilan keluarga Rp , dgn standar deviasi Rp 190. Di kota b ada 120 keluarga rata2 penghasilannya Rp dgn standar deviasi Rp.165. Berapa perbedaan rata2 penghasilan di kedua kota tersebut dgn CI 95%?


Download ppt "DISTRIBUSI PROBABILITAS"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google