PROBABILITY DISTRIBUTION FUNCTION (PDF) dan cumulatif distribution function (cdf) untuk kasus DISKRIT RIPAI, S.Pd., M.Si.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
DISTRIBUSI DISKRIT DAN KONTINYU
Advertisements

DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
STATISTIKA DISTRIBUSI PROBABILITAS
Analisa Data Statistik Chap 5: Distribusi Probabilitas Diskrit
Analisa Data Statistik Chap 5: Distribusi Probabilitas Diskrit
Distribusi probabilitas DISKRIT DAN kontinu
PROBABILITAS.
Metode Statistika II Pertemuan 2 Pengajar: Timbang Sirait
DISTRIBUSI PELUANG.
STATISTIK PROBABILITAS
DISTRIBUSI TEORITIS.
Ir. I Nyoman Setiawan, MT. Variabel Random Khusus 1. Sheldon M Ross, Introduction Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Oliver.
Peubah Acak Diskret Khusus
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
BAB IX DISTRIBUSI TEORITIS
FUNGSI PROBABILITAS Pertemuan ke 6.
DISTRIBUSI TEORETIS Tujuan :
Distribusi Hipergeometrik Distribusi Poisson.
F2F-7: Analisis teori simulasi
Responsi.
PROBABILITY DISTRIBUTION FUNCTION (PDF) dan cumulatif distribution function (cdf) untuk kasus DISKRIT RIPAI, S.Pd., M.Si.
VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN
Distribusi Variabel Acak
DISTRIBUSI PROBABILITAS / PELUANG
DISTRIBUSI PROBABILITAS diskrit
(PROBABILITAS LANJUTAN) DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU
VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN
DISTRIBUSI PELUANG Jika melakukan undian sebuah mata uang maka peristiwa yang terjadi muncul = G dan A. Jika X menyatakan banyaknya G maka X = 0, 1 Maka.
KONSEP STATISTIK.
DISTRIBUSI PROBABILITAS
VARIABEL RANDOM VARIABEL RANDOM (VR) pada dasarnya adalah bilangan random. Misalkan kita melempar 3 koin, maka ruang sampelnya adalah: Beberapa contoh.
DISTRIBUSI GEOMETRIK & HIPERGEOMETRIK
Sebaran Peluang Diskrit (II) Pertemuan 6
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Statistik dan Probabilitas
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI PROBABILITAS
KELOMPOK 6 Amelia Octaviasari Cahyaningrum Uswati
DISTRIBUSI POISSON Kelompok 6 Elia Lugastio ( )
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1
Distribusi binomial Distribusi binomial
Variabel Random Khusus
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN
SEBARAN PEUBAH ACAK DISKRIT KHUSUS 3
SEBARAN PELUANG DISKRIT KHUSUS 1
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
Distribusi Teoritis Peluang Diskrit
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM “DISKRIT” KHUSUS “ Bernoulli ” PMtk III B
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
Peubah Acak Diskret Khusus
Probabilita diskrit.
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
Distribusi Peluang Diskrit
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
Model dan Simulasi Distribusi Poisson Veni Wedyawati, S.Kom, M.Kom.
BEBERAPA DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
BEBERAPA DISTRIBUSI PROBABLITAS DISKRET (SSTS 2305 / 3 sks)
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
1. TEORI PENDUKUNG 1.1 Pendahuluan 1.2 Variabel acak
Konsep Probabilitas.
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
. Distribusi Binomial adalah suatu distribusi probabilitas yang dapat digunakan bilamana suatu proses sampling dapat diasumsikan sesuai dengan proses.
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
DISTRIBUSI BINOMIAL Suatu percobaan binomial yang diulang sebanyak n kali dengan P(sukses) = P(S) = p dan P(gagal) = P(G) = 1 – p = q adalah tetap pada.
Transcript presentasi:

PROBABILITY DISTRIBUTION FUNCTION (PDF) dan cumulatif distribution function (cdf) untuk kasus DISKRIT RIPAI, S.Pd., M.Si

1. PDF BERNOULLI n(Hijau) = 15 menit n(Merah) = 55 menit n(Kuning) = 5 menit Contoh (1): Misalkan anda akan melewati sebuah persimpangan jalan dengan lampu hijau menyala 15 menit, merah 55 menit dan kuning 5 menit. Tentukan (a)Peluang anda mendapatkan lamu hijau (b). Fungsi peluang x (c) Rataan dan varians x Apabila kejadian pada sebuah esperimen ditentukan oleh sukses atau gagal, kemudian peubah acak x menyatakan kejadian sukses dengan peluang p, maka PDF dari x adalah

2. PDF Binomial n(Hijau) = 15 menit n(Merah) = 55 menit n(Kuning) = 5 menit Apabila suatu percobaan memuat n kejadian bernoulli, kemudian variabel random x menyatakan kejadian sukses dengan peluang p, maka PDF dari x adalah Contoh (2). Misalkan pada contoh (1) anda akan melewati persimpangan tersebut sebanyak 10 kali. Tentukan (a) Peluang anda mendapatkan 3 kali lampu hijau. (b) Fungsi peluang x (c) Rataan dan varians

n(Hijau) = 15 menit n(Merah) = 55 menit n(Kuning) = 5 menit 3. PDF Multinomial Apabila suatu percobaan memuat k kejadian Binomial kemudian variabel random x=x1, x2,…, xk masing- masing menyatakan kejadian sukses dengan peluang p=p1, p2, …, pk maka PDF dari x adalah Contoh (3) Misalkan pada contoh (2)., tentukan (a) Peluang anda akan mendapatkan 3 kali lampu Hijau dan 2 kali lampu merah (b) Fungsi peluang option a, (c) Rataan dan varian pada option a

n(Hijau) = 15 menit n(Merah) = 55 menit n(Kuning) = 5 menit 4. PDF Geometriks Apabila suatu percobaan memuat kejadian Binomial kemudian variabel random x menyatakan kejadian sukses dengan peluang p untuk pertama kalinya maka PDF dari x adalah Contoh (6) Misalkan pada contoh (1). Tentukan (a)Peluang anda akan mendapatkan lampu hijau pada lintasan ke-6. (b) Fungsi peluang option a (c) Rataan dan varians option a.

n(Hijau) = 15 menit n(Merah) = 55 menit n(Kuning) = 5 menit 5. PDF BINOMIAL NEGATIF Apabila suatu percobaan memuat n kejadian bernoulli, kemudian variabel random x menyatakan kejadian sukses ke-k dengan peluang p, maka PDF dari x adalah Contoh (7). Misal dari contoh (1) di atas, Tentukan: (a) Peluang mendapatkan lampu hijau kedua kalinya pada lintasan ke-7 (b) Fungsi Peluang

n(Hijau) = 15 menit n(Merah) = 55 menit n(Kuning) = 5 menit 6. PDF Hipergeometriks Apabila suatu percobaan memuat k kejadian Binomial pada n sampel yang diambil dari N populasi, kemudian variabel random menyatakan kejadian sukses dengan peluang p maka PDF dari x adalah Contoh (8). Misalkan pada contoh (1), setelah melewati 10 kali, diperoleh 4 kali lampu hijau. tentukan (a) Peluang anda akan mendapatkan dua kali lampu hijau dalam lima kali lintasan berikutnya.

7. PDF POISSON Jika x merupakan variabel random yang menyatakan banyaknya sukses yang terjadi pada suatu selang waktu t adalah Contoh (9): dari contoh (1), rata-rata mendapatkan lampu hijau dalam tiap bulan adalah 6 kali, berapakah peluang akan mendapatkan lampu hijau lebih dari 7 kali pada bulan berikutnya..?

Rataan x~Poisson

Varians x~Poisson

11. PDF Seragam Peubah acak X yang mendapatkan nilai x1, x2, …, xk dengan peluang yang sama disebut terdistribusi seragam dengan fungsi peluang f(x,k) = 1/k untuk X = x1, x2, …, xk Contoh (10). Sebuah bola lampu yang akan dipilih secara acak dari dalam kotak yang terdiri dari 1 yang 40 watt, 1 yang 60 watt, 1 yang 75 watt dan 1 yang 100 watt. Berapakh peluang terambilnya masing-masing lampu tersebut…?

12. Teorema Chebyshev Peluang setiap peubah acak X mendapatkan nilai dalam k simpangan baku dari nilai rataan adalah paling sedikit (1-1/k2), yaitu Contoh: Rata-rata suatu kejadian terjadi adalah 8 dengan penyimpangan 3. Tentukan a. P(-4<x<20) dan b. P(|x-8|>6)

Contoh: Rata-rata suatu kejadian terjadi adalah 8 dengan penyimpangan 3. Tentukan a. P(-4<x<20) dan b. P(|x-8|>6) Solusi: a. P(-4<x<20)=P[8-(4)(3)<x<8+(4)(3)]> =1-1/(16)=15/16 b. P(|x-8|>6)=1-P(|x-8|<6)= P(-6<x-8<6) =P(8-6<x<8+6) =P(8-(2)(3)<x<8+(2)(3)) >= 1-1/(4)=3/4 Minggu depan tes materi awal hingga MGF Minggu setelahnya ts materi PDF DISKRIT (BERNOULLI – Chebyshev)

Contoh 10 Rata-rata truk yang datang menyebrang di pelabuhan adalah 10. Pelabuhan hanya dapat menyebrangkan maksimal 15 truk per hari. Berapakah peluang suatu hari terjadi antrian panjang di pelabuhan..?

Contoh 11: Suatu kotak berisi 40 hasil produksi dikatakan dapat diterima jika mengandung paling banyak tiga1 yang cacat. Suatu kotak ditolak, jika sampel acak ukuran 5 hasil produksi yang terpilih terdapat yang cacat. Berapa peluang tepat satu yang cacat jika terdapat lima2 yang cacat pada kotak tersebut Berapakah peluang dapat diterima kiriman tersebut jika dalam kotak tersebut mengandung lima hasil produksi yang cacat ?

Contoh 12 Suatu pabrik pesawat TV melaporkan bahwa, dari pengiriman sebanyak 500 pesawat Tv ke suatu toko tertentu terdapat 100 yang cacat. Jika seseorang membeli 5 pesawat TV ini secara acak dari toko tersebut berapakah peluang mengandung tepat 3 cacat ?

Contoh 13 Bila dua buah dadu dilambungkan 6 kali, berapakah peluang mendapatkan jumlah 7 atau 11 muncul dua kali dan sepasang bilangan yang sama satu kali…? Solusi: Pahami jenis kasusnya…! Tentukan hal yang diketahui..! Tentukan hal yang ditanyakan..!

Tugas 2. 1. Berikut adalah kasus percobaan: Kasus I. Melambungkan Dadu (1-20) Kasus 2. Membeli Barang Elektronik (21-40) Kasus 3. Mengambil Suatu benda dalam kotak (41-60) Kasus 5. Mengikuti Suatu Tes (61-80) Kasus 4. Melambungkan Koin (81-100) Misalkan x adalah variabel random percobaan tersebut, maka berikan contoh untuk x sehingga x~Bernoulli, x~Binomial, x~binomial negatif, x~Multinomial, x~ Geometriks, x~ Hipergeometriks dan selesaikan nilai peluang untuk tiap contoh yang diberikan (catatan: Tiap mahasiswa, spesifi kasus tidak boleh sama)

Tugas 2 2. Untuk masing-masing distribusi Bernoulli, Binomial, Multinomial, Geometriks , Hipergeometriks (a). Dapatkan rumusan dan berikan bukti rumusan tersebut untuk Rataan dan Variansnya. (b). Dengan rumus yang diperoleh, Hitung nilai rataan dan varians soal nomor 1 sebelumnya. 3.Pada soal terlampir (foto copian), secara terurut sesuai nomor absen, untuk masing-masing mahasiswa menyelesaikan sebuah soal. Jika Nomor absen melampui banyaknya soal, maka soal untuk mahasiswa berikutnya kembali secara terurut mengambil soal dari awal.

PENGUMPULAN TUGAS TUGAS DIKERJAKAN PADA KERTAS A4 BERGARIS PINGGIR DENGAN TULIS TANGAN SECARA RAPI NAMA, NIM, KELAS DAN TEMA TUGAS UNTUK MASING-MASING MAHASISWA MENULISNYA SEBAGAI HALAMAN DEPAN TIAP MAHASISWA MENGUMPULKAN KEPADA KETUA TINGKAT, DAN KETUA TINGKAT MEMBUAT SAMPUL UTAMA DAN DAFTAR ISI TUGAS KEMUDIAN MENJILID MENJADI SATU BUKU TUGAS DIKUMPULKAN SETELAH TIGA MINGGU DARI SEJAK TUGAS DITERIMA.