STATISTIK INDUSTRI MODUL 12

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Advertisements

KONSEP DASAR PROBABILITAS
PERTEMUAN 8 PROBABILITAS
PROBABILITAS.
PROBABILITAS.
PROBABILITAS.
TEORI PROBABILITAS Pertemuan 26.
TEORI PROBABILITAS.
Edi Satriyanto,M.Si 1.Definisi Probabilitas atau peluang: –Merupakan ukuran numeric tentang seberapa sering peristiwa itu akan terjadi.
BAB XII PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas) (Pertemuan ke-27)
BAGIAN - 8 Teori Probabilitas.
BAB 12 PROBABILITAS.
BAB 1 TEORI PROBABILITAS
Bab 8 TEORI PROBABILITAS.
PROBABILITAS.
Ramadoni Syahputra, ST, MT
BAB 2 ATURAN DASAR PROBABILITAS
Pertemuan 03 Teori Peluang (Probabilitas)
Pertemuan ke-2 Pencacahan Matakuliah : I0252 / Probabilitas Terapan
Oleh : Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
BAB 12 PROBABILITAS.
Dasar probabilitas.
Definisi : Probabilitas bersyarat. Ditentukan set B dan set A
Probabilitas dan Teori Keputusan
Modul X Probabilitas.
PELUANG TOTAL DAN KAIDAH BAYES
Probabilitas dan Teori Keputusan
Teori PROBABILITAS.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Modul VII. Konsep Dasar Probabilitas
D0124 Statistika Industri Pertemuan 7 dan 8
Teori Peluang / Probabilitas
BAB I PROBABILITAS.
TEORI PROBABILITAS.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
BAB 6 PROBABILITAS.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
MODUL PERKULIAHAN SESI 1
Materi Pasca UTS Pengantar Probabilitas (1 )
Probabilitas Marjinal dan Rumus Bayes
PROBABILITAS Hartanto, SIP, MA
PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas)
MODUL PERKULIAHAN SESI 1
BAB 12 PROBABILITAS.
Teori PROBABILITAS.
TEORI PROBABILITAS.
PROBABILITAS DAN STATISTIKA - 3
Probabilitas ‘n Statistik
Teori PROBABILITAS.
Review probabilitas (1)
Tutun Juhana Review probabilitas Tutun Juhana
Tutun Juhana Review probabilitas Tutun Juhana
PROBABILITAS DAN STATISTIK
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
4 Probabilitas Peluang Bersyarat Kejadian Saling Bebas
PROBABILITAS.
BAB XII PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas) (Pertemuan ke-27)
Denny Agustiawan JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA STMIK ASIA MALANG
STATISTIKA DAN PROBABILITAS
Bab ii probabilitas.
08 TEORI PROBABILITAS Konsep Dasar Probabilitas Bethriza Hanum ST., MT
KONSEP DASAR PROBABILITAS
T. Yudi Hadiwandra, M.Kom WA: PROBABILITAS DAN STATISTIK Code : h87p4t
T. Yudi Hadiwandra, M.Kom WA: PROBABILITAS DAN STATISTIK Code : h87p4t
BAB 2 Peluang.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Konsep Probabilitas.
TEORI PROBABILITAS Disarikan dari : Adawiyah, Ariadi dan sumber lain yang relevan This template is provided by
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Transcript presentasi:

STATISTIK INDUSTRI MODUL 12 PROBABILITAS 1. Pengertian :  Probabilitas adakah peluang bahwa sesuatu akan terjadi  Suatu nilai yang digunakan untuk mengukur tingkat terjadinya sesuatu kejadian yang acak  3 kata kunci : eksperimen, hasil (outcome) dan peristiwa (event) Pendekatan :  Obyektif : 1. Klasik P (A) = x / n 2. Frekuensi Relatif P (A) = lim fi/n n  Subyektif : Didasarkan atas penilaian seseorang dalam menyatakan tingkat kepercayaan 2. Kejadian :  Interseksi 2 kejadian misal A dan B ditulis A B (dibaca A interseksi B) atau AB, terdiri dari elemen- elemen anggota S yang selain mempunyai sifat atau ciri-ciri A juga B, artinya selain anggota A juga anggota B  Union 2 kejadian A dan B ditulis A B (dibaca A union B) atau A + B merupakan himpunan bagian S yang menjadi anggota A saja atau B saja, atau menjadi A dan B sekaligus a. Aturan Penjumlahan :  Kejadian saling meniadakan P(A atau B) = P (A B)= P(A)+ P(B) http://www.mercubuana.ac.id

Bila R merupakan suatu kejadian sedemikian rupa sehingga salah satu dari kejadian – kejadian yang saling meniadakan S1, S2, ….,Sk harus terjadi bersama (joint) dengan salah satu kejadian dari R, kemudian P(R) disebut Probabilitas Marjinal, dan nilai P(R) ditentukan dengan aturan berikut : P(R) = sigma P(RSi) Oleh karena P(RSi) = P(Si)P(R/Si) , maka kita peroleh rumus probabilitas marjinal berikut : k P(R) = sigma ∑ P(Si)P(R/Si) i=1 4. Rumus Bayes Misal suatu himpunan lengkap mengenai berbagai kejadian yang terbagi habis A1, A2, …., Ai, ….Ak (i = 1,2,….,k). Terjadinya salah satu kejadian, katakan Ai, merupakan salah satu syarat yang diperlukan untuk terjadinya kejadian lainnya, misalnya A yang sudah diketahui sebagai hasil observasi. Maka posterior probability kejadian Ai dengan syarat bahwa A sudah atau akan terjadi dapat dihitung berdasarkan rumus Bayes berikut : P(Ai) P(A/Ai) P(Ai/A) = ------------------------ k ∑ P(Ai) P(A/Ai) i-1 5. Permutasi Adalah suatu pengaturan atau urutan beberapa elemen atau obyek (missal hasil suatu eksperimen) dimana urutan itu penting, maksudnya 123 ≠ 213, ABC ≠ BCA dst http://www.mercubuana.ac.id