Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Metode Statistika (STK511) Pertemuan V Konsep Peubah Acak dan Sebaran Peluang (Random Variable Concept and Probability Distribution)

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Metode Statistika (STK511) Pertemuan V Konsep Peubah Acak dan Sebaran Peluang (Random Variable Concept and Probability Distribution)"— Transcript presentasi:

1 Metode Statistika (STK511) Pertemuan V Konsep Peubah Acak dan Sebaran Peluang (Random Variable Concept and Probability Distribution)

2 Konsep Peubah Acak Peubah acak merupakan suatu fungsi yang memetakan ruang kejadian (daerah fungsi) ke ruang bilangan riil (wilayah fungsi).Peubah acak merupakan suatu fungsi yang memetakan ruang kejadian (daerah fungsi) ke ruang bilangan riil (wilayah fungsi). Fungsi peubah acak merupakan suatu langkah dalam statistika untuk mengkuantifikasikan kejadian-kejadian alam.Fungsi peubah acak merupakan suatu langkah dalam statistika untuk mengkuantifikasikan kejadian-kejadian alam. Pendefinisian fungsi peubah acak harus mampu memetakan SETIAP KEJADIAN DALAM RUANG CONTOH dengan TEPAT ke SATU BILANGAN bilangan riil.Pendefinisian fungsi peubah acak harus mampu memetakan SETIAP KEJADIAN DALAM RUANG CONTOH dengan TEPAT ke SATU BILANGAN bilangan riil.

3 Sebagai ilustrasi dalam percobaan pelemparan sebuah dadu bersisi enam yang seimbang. Ruang contohnya dapat disenaraikan sebagai berikut:Sebagai ilustrasi dalam percobaan pelemparan sebuah dadu bersisi enam yang seimbang. Ruang contohnya dapat disenaraikan sebagai berikut: a = {S1,S2,S3,S4,S5,S6} Salah satu peubah acak yang dapat dibuat adalah: X = munculnya sisi dadu yang bermata genap = {0, 1} = {0, 1} Pemetaan fungsi X dapat digambarkan sebagai berikut: Daerah fungsiWilayah fungsi S1. S2. S3. S4. S5. S6. X(ei). 0. 1

4 Kuis Jelaskan apa yang dimaksud dengan ruang contoh ! Berikan minimal dua contoh untuk ruang contoh! Jelaskan apa yang dimaksud dengan ruang kejadian ! Berikan minimal dua contoh untuk ruang kejadian

5 Tipe Peubah Acak Diskret  Segugus nilai dari suatu peubah acak yang dapat dicacah (countable)  Misalkan X = banyaknya tendangan penalti yang berhasil dilakukan oleh pemain A Kontinu  Nilai-nilai dari peubah acak tersebut tidak dapat dicacah (uncountable)  Nilai dalam peubah acak tersebut berupa selang interval  Misalkan X = tinggi badan (cm)

6 Peubah Acak Diskret

7 Misalkan X adalah suatu peubah acak diskret Fungsi peluang dari peubah acak diskret menampilkan nilai dan peluang dari peubah acak tersebut Jumlah total nilai peluang dari semua kemungkinan nilai peubah acak tersebut sama dengan 1 Peluang dari sembarang kejadian dapat dibentuk dengan menambahkan peluang dari kejadian-kejadian yang membentuk sembarang kejadian tersebut Sebaran Peluang Peubah Acak X tergantung dari sebaran peluang kejadiannya.Sebaran Peluang Peubah Acak X tergantung dari sebaran peluang kejadiannya.

8 Kembali ke Ilustrasi Pelemparan sebutir dadu yang setimbang SEBARAN PELUANG dari peubah acak X dapat dijabarkan sebagai berikut: p(x=0) = p(S1)+p(S3)+p(S5) = 1/6 +1/6 +1/6= 3/6 = 1/6 +1/6 +1/6= 3/6 p(x=1) = p(S2)+p(S4)+p(S6) = 1/6 + 1/6 + 1/6 = 3/6 = 1/6 + 1/6 + 1/6 = 3/6 Sisi yang muncul Kejadian S1S1S1S1 S2S2S2S2 S3S3S3S3 S4S4S4S4 S5S5S5S5 S6S6S6S6 Peluang kejadian 1/61/61/61/61/61/6 X x01P(X=x)1/21/2 X01

9 Latihan (1) Dua buah mata uang dilempar bersama- sama. Jika masing-masing memiliki sisi yang seimbang, senaraikanlah ruang contohnya. Jika kita ingin melihat munculnya sisi muka pada kedua mata uang, maka definisikan peubah acak tersebut. Lengkapi dengan sebaran peluang dari peubah acak tersebut.

10 Nilai Harapan Peubah Acak Diskret Nilai harapan dari peubah acak adalah pemusatan dari nilai peubah acak jika percobaannya dilakukan secara berulang-ulang sampai tak berhingga kali.Nilai harapan dari peubah acak adalah pemusatan dari nilai peubah acak jika percobaannya dilakukan secara berulang-ulang sampai tak berhingga kali. Secara matematis nilai harapan dapat dirumuskan sebagai berikut:Secara matematis nilai harapan dapat dirumuskan sebagai berikut:

11 Sifat-sifat nilai harapan: Jika c konstanta maka E(c ) = cJika c konstanta maka E(c ) = c Jika p.a. X dikalikan dengan konstanta c maka E(cX) = c E(X)Jika p.a. X dikalikan dengan konstanta c maka E(cX) = c E(X) Jika X dan Y peubah acakJika X dan Y peubah acak maka E(X  Y) = E(X)  E(Y)

12 Ragam Peubah Acak Ragam dari peubah acak X didefinisikan sebagai berikut:Ragam dari peubah acak X didefinisikan sebagai berikut: V(X) = E(X-E(X)) 2 = E(X 2 ) – [E(X)] 2 tunjukkan ! Sifat-sifat dari ragamSifat-sifat dari ragam  Jika c konstanta maka V(c ) = 0  Jika p.a. X dikalikan dengan konstanta c maka V(cX) = c 2 V(X)  Jika X dan Y peubah acak maka, V(X  Y) = V(X) + V(Y)  Cov(X,Y) Dimana: Cov(X,Y) = E(X-E(X))E(Y-E(Y)), Jika X dan Y saling bebas maka Cov(X,Y) = 0

13 Contoh: Jika diketahui distribusi peluang dari peubah acak X seperti tabel di bawahJika diketahui distribusi peluang dari peubah acak X seperti tabel di bawah Dengan demikian nilai harapan p.a X adalah:Dengan demikian nilai harapan p.a X adalah: E(X) = 0 + 1/6 + 2/6 + 3/6 + 4/6 + 5/6 = 15/6 E(3X) = 3 E(X) = 45/6 Nilai peubah Acak X X P(X=x I ) 1/61/61/61/61/61/6 X i p(x i ) 01/62/63/64/65/6 V(X) = (0+1/6+4/6+9/6+16/6+25/6) - (15/6)2 = 55/ /36 = 105/36 = 55/ /36 = 105/36

14 Beberapa sebaran peluang diskret Bernoulli Binomial Poisson

15 Sebaran Peluang Bernoulli  Kejadian yang diamati merupakan kejadian biner yaitu sukses atau gagal  Peubah acaknya (X) bernilai 1 jika kejadian sukses dan 0 jika kejadian gagal  Misal, p=p(sukses) dan q=p(gagal) maka fungsi peluang Bernoulli dapat dituliskan sebagai: P(x,p)=p x q (1-x), x=0,1  E(X) = p var(X)= p(1-p)

16 Akan melakukan lemparan bebas. Jika peluang bola tersebut masuk ring sebesar 80% maka peluang bola tidak masuk ring adalah 20% Akan melakukan tendangan pinalti. Jika peluang bola masuk sebesar 95% maka peluang bola tidak masuk sebear 5%.

17 Sebaran Peluang Binomial  Terdiri dari n kejadian Bernoulli yang saling bebas  Peubah acak Binomial merupakan jumlah dari kejadian sukses, X=0,1,2,….,n  Fungsi peluang dari kejadian Binomial dapat dituliskan sebagai: P(x,n,p)=C(n,x)p x q (n-x), x=0,1,2,…,n dimana C(n,x) = n!/x!(n-x)!  E(X) =np var(X)=np(1-p)

18 Jika peubah acak X didefinisikan sebagai banyaknya lemparan bebas yang sukses dari 3 lemparan p= peluang sukses untuk sekali melakukan lemparan bebas G SG S GG G GS S SG S GS G SS S SS x=3 x=2 x=1 G GG x=0 Rata-rata sukses melakukan lemparan E(X) = np = 3p

19 Latihan Peluang turun hujan per hari diketahui p=0,6. Jika pengamatan dilakukan dalam satu minggu, hitunglah: a.Berapa peluang tidak turun hujan dalam satu minggu? b.Berapa peluang paling sedikit turun hujan satu hari dalam satu minggu?

20 Peubah Acak Kontinu

21 Misalkan X adalah suatu peubah acak kontinu Fungsi peluang dari peubah acak kontinu merupakan fungsi kepekatan peluang Integral fungsi kepekatan peluang dari semua kemungkinan nilai sama dengan 1 Peluang dari suatu selang nilai dapat dibentuk dengan mengintegralkan fungsi kepekatan peluang dalam selang nilai tersebut

22 Beberapa sebaran peluang kontinu Normal Weibull Gamma Beta

23 Sebaran Normal  Bentuk sebaran simetrik  Mean, median dan modus berada dalam satu titik  Fungsi kepekatan peluang dapat dituliskan sebagai berikut:  Peluang merupakan luasan dibawah kurva kepekatan normal: P (  -  < x <  +  ) = P (  - 2  < x <  + 2  ) =  Peubah acak (X) dengan mean (  ) dan ragam (  2 ) menyebar normal sering dituliskan sebagai X ~ N ( ,  2 )

24 Bentuk sebaran normal dengan berbagai nilai ragam Semakin besar ragam dari sebaran normal maka semakin landai bentuk sebarannya

25 Nilai Harapan Peubah Acak Kontinu Nilai harapan dari peubah acak tersebut dalam jangka panjangNilai harapan dari peubah acak tersebut dalam jangka panjang Secara matematis nilai harapan dapat dirumuskan sebagai berikut:Secara matematis nilai harapan dapat dirumuskan sebagai berikut:

26 Setiap peubah acak normal memiliki karakteristik yang berbeda-beda  perhitungan peluang akan sulitSetiap peubah acak normal memiliki karakteristik yang berbeda-beda  perhitungan peluang akan sulit Lakukan transformasi dari X  N( ,  2 ) menjadi peubah acak normal baku Z  N(0, 1) dengan menggunakan fungsi transformasiLakukan transformasi dari X  N( ,  2 ) menjadi peubah acak normal baku Z  N(0, 1) dengan menggunakan fungsi transformasi peubah acak normal baku Z  N(0, 1) sudah tersedia dalam bentuk tabel peluang normal bakuDistribusi peluang dari peubah acak normal baku Z  N(0, 1) sudah tersedia dalam bentuk tabel peluang normal baku

27 Cara penggunaan tabel normal baku  Nilai z, disajikan pada kolom pertama (nilai z sampai desimal pertama) dan baris pertama (nilai z desimal kedua)  Nilai peluang didalam tabel normal baku adalah peluang peubah acak Z kurang dari nilai k (P(Z

28 Latihan Curah hujan dikota Bogor diketahui menyebar normal dengan rata-rata tingkat curah hujan 25 mm dan ragam 25 mm 2. Hitunglah, 1.Curah hujan di kota Bogor kurang dari 15 mm? 2.Curah hujan di kota Bogor antara 10 mm sampai 20 mm? 3.Curah hujan di kota Bogor di atas 40 mm? 4.Jika dikatakan Bogor mempunyai peluang 10% curah hujan tertinggi, berapa batas curah hujan tersebut!

29 Contoh Soal Dalam suatu bagian terdapat tiga orang karyawan laki-laki dan dua orang karyawan wanita. Manajer ingin memutasi dua orang karyawan dari bagian tersebut. Jika didefinisikan peubah acak X sebagai banyaknya karyawan wanita yang dimutasi : Tentukan sebaran peluang dari peubah acak X tersebut! Tentukan E(X)! Tentukan V(X)!

30 Latihan Soal Diketahui bahwa gaji menyebar normal dengan nilai tengah 2,5 juta dan standar deviasi 0,5 juta. Jikaseorang dipilih secara acak: Tentukan peluang gaji lebih dari 3,2 juta? Tentukan peluang gaji antara 2,3 juta sampai 3,2 juta? Jika 23% orang mempunyai gaji tertinggi, tentukan batas bawah dari range tersebut!


Download ppt "Metode Statistika (STK511) Pertemuan V Konsep Peubah Acak dan Sebaran Peluang (Random Variable Concept and Probability Distribution)"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google