Contoh 2 : Jika Pelantunan sebuath mata uang logam rupiah sebanyak 1000 kali menghasilkan 529 ‘angka rupiah’, frekuensi relatif ‘angka.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Peluang
Advertisements

Statistika Industri Esti Widowati,S.Si.,M.P Semester Genap 2011/2012
TUGAS - 1 Soal 1 Sebuah kotak berisi 8 bola merah, 7 bola putih, dan 5 bola biru. Jika diambil 1 bola secara acak, tentukanlah probabilitas terpilihnya.
Oleh: Edi Satriyanto Peluang Oleh: Edi Satriyanto
PELUANG DAN ATURAN PELUANG
Media Pembelajaran Matematika
SOAL- SOAL LATIHAN DAN JAWABAN PELUANG.
Peluang (bag3) HADI SUNARTO, S.Pd
10. KOMBINATORIAL DAN PELUANG DISKRIT.
Tahun Pendapatan Nasional (milyar Rupiah) ,6 612,7 630, ,9 702,3 801,3 815,7 Probabilita adalah rasio.
PELUANG Alfika Fauzan Nabila Saadah Boediono Nur Fajriah Julianti Syukri Yoga Bhakti Utomo XI IPA 5.
Distribusi Variabel Acak
PELUANG.
TEORI PELUANG Inne Novita M.Si.
Bab 1 PENGANTAR PELUANG
DISTRIBUSI PROBABILITAS diskrit
PROBABILITAS Teori probabilitas sering disebut teori kemungkinan, teori peluang dan merupakan dasar bagi pemahaman statistika A. Probabilitas Sederhana.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
BAB 2 PROBABILITAS.
TEORI PROBABILITA Tita Talitha, MT.
Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat
STATISTIKA PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
VARIABEL RANDOM VARIABEL RANDOM (VR) pada dasarnya adalah bilangan random. Misalkan kita melempar 3 koin, maka ruang sampelnya adalah: Beberapa contoh.
Peluang suatu kejadian
Teori PROBABILITAS.
Klik Pilihan Anda Peluang Kejadian Menu Ruang sampel dan kejadian
TEORI PELUANG Inne Novita M.Si.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
STATISTIK DAN PROBABILITAS pertemuan 15 & 16 Oleh : L1153 Halim Agung,S.Kom Source : Mr.Rusli M. RUSLI DAENK.
Teori Peluang Statistik dan Probabilitas
Klik Pilihan Anda Peluang Kejadian Menu By IBNU FAJAR,S.Pd
Peluang suatu kejadian
TEORI PROBABILITA Tita Talitha, MT.
Peluang
KONSEP DASAR PROBABILITAS
PROBABILITAS.
Pendekatan Probabilitas
Teori PROBABILITAS.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
STATISTIKA & PROBABILITAS Statistics & Probability
Peluang Diskrit.
 P E L U A N G Sulihin Mustafa SMA 3 Makassar
PELUANG Peluang Kejadian Frekuensi Harapan Peluang Komplemen Kejadian
Teori PROBABILITAS.
PROBABILITAS.
Dasar-dasar probabilita I
PELUANG Choirudin, M.Pd Klik Tombol start untuk mulai belajar.
MATAKULIAH MATEMATIKA [Pertemuan 2]
BAB XII PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas) (Pertemuan ke-27)
Peluang.
BAB 8 teori probabilitas
STATISTIKA DAN PROBABILITAS
Peluang Diskrit Achmad Arwan, S.Kom.
PROBABILITAS.
PELUANG.
PROBABILITAS BERSYARAT
B. Peluang Kejadian Majemuk
KONSEP DASAR PROBABILITAS
PROBABILITAS.
Bab 1 PENGANTAR PELUANG
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Konsep Probabilitas.
Pengantar Probabilitas
KONSEP DASAR PROBABILITAS
SOAL - SOAL.
Sifat – sifat probabilitas kejadian A
Kejadian majemuk adalah kejadian yang diperoleh dari kejadian- kejadian sederhana yang dihubungkan kata dan atau kata atau. Untuk itu perlu diteliti.
1 PROBABILITAS Himawan Arif S STIE Bank BPD Jateng Sesi 2 & 3.
Transcript presentasi:

Contoh 2 : Jika Pelantunan sebuath mata uang logam rupiah sebanyak 1000 kali menghasilkan 529 ‘angka rupiah’, frekuensi relatif ‘angka rupiah’ adalah 529/1000 = 0.529. Jika 1000 kali pelantunan/pelemparan lain menghasilkan 493 ‘angka rupiah’, frekuensi relatif dari 2000 pelantunan/pelemparan adalah (529 + 493)/2000 = 0.511.

Jake E1 dan E2 merupakan dua kejadian, probabilitas bahwa E2 terjadi dengan Syarat bahwa E1 telah terjadi dinyatakan oleh Pr {E2|E1}, atau Pr {E2diberikan E1}, dan disebut probabilitas bersyarat dari E2 bila diberikan bahwa E1 telah terjadi.

Jika terjadi atau tidak terjadinya E1 tidak mempengaruhi probabilitas terjadinya E2, maka Pr{E2|E1} = Pr{E2} dan kita katakan bahwa E1 dan E2 adalah kejadian-kejadian bebas; jika tidak demikian mereka adalah kejadian-kejadian tak bebas (dependent event). Jika kejadian bahwa “E1 dan E2 keduanya terjadi” kita nyatakan dengan E1E2, yang kadang-kadang disebut kejadian majemuk. Maka Pr{E1E2} = Pr{E1}Pr{E2|E1} untuk kejadian bebas Pr{E1E2} = Pr{E1}Pr{E2}

Untuk tiga kejadian E1,E2, dan E3 Pr{E1E2E3} = Pr{E1} Pr{E2|E1}Pr{E3|E1E2} Peluang terjadinya E1,E2, dan E3 adalah sama dengan probabilitas E1 x probabilitas E2 Bila diberikan bahwa E1 telah terjadi x probabilitas E3 bila diberikan bahwa baik E1 maupun E2 telah terjadi, maka untuk kejadian bebas Pr{E1E2E3} = Pr{E1} Pr{E2}Pr{E3} Secara umum jika E1, E2, E3,…, En adalah n buah kejadian-kejadian bebas yang masing-masing mempunyai peluang p1, p2, p3,…, pn, maka probabilitas terjadinya E1 dan E2 dan E3 dan …, En adalah p1 p2 p3… pn.

Kejadian Saling Terpisah Dua kejadian atau lebih disebut saling terpisah (mutually exlusive) jika terjadinya salah satu dari mereka tak memungkinkan terjadinya yang lain. Jadi jika E1 dan E2 adalah kejadian-kejadian yang saling terpisah, Pr{E1E2} = 0 Jika E1 + E2 menyatakan kejadian bahwa “salah satu E1 atau E2 atau keduanya terjadi”, maka Pr{E1+E2} = Pr{E1} + Pr{E2} - Pr{E1E2}

Khususnya, Pr{E1+E2} = Pr{E1} + Pr{E2} untuk kejadian-kejadian saling terpisah Sebagai perluasan dari ini, jika E1, E2, E3,…, En adalah n buah kejadian saling terpisah, masing-masing mempunyai probabilitas p1, p2, p3,…, pn, maka probabilitas terjadi dari salah satu E1 atau E2 atau E3 atau …, En adalah p1 + p2 + p3… + pn.

Diskrit Jika peubah X dapart menerima suatu himpunan diskrit dari nilai-nilai X1, X2,…, Xk adalah dengan probabilitas masing-masing p1, p2,…, pk, = 1, kita katakan bahwa suatu distribusi probabilitas diskrit untuk X telah terdefinisi. Fungsi p (X) yang mempunyai masing-masing p1, p2,…, pk untuk X = X1, X2,…, Xk disebut fungsi probabilitas atau fungsi frekuensi dari X dapat menerima nilai-nilai tertentu dengan probabilitas yang diketahui, seringkali ia disebut suatu peubah acak diskrit. Peubah acak dikenal juga sebagai peubah kesempatan (chance variable) atau peubah stoksatik.

Perhatikan bahwa hal ini analog terhadap distribusi frekuensi relatif dengan probabilitas menggantikan frekuensi relatif. Jadi kita dapat mengatakan distribusi peluang sebagai bentuk teoritis atau bentuk ideal dari distribusi frekuensi relatif bilamana banyaknya pengamatan dibuat amat besar. Untuk alasan ini kita dapat memikirkan distribusi probabilitas sebagai distribusi untuk populasi, sedangkan distribusi frekuensi relatif adalah distribusi dari sempel yang berasal dari populasi ini.

Distribusi probabilitas secara grafik dapat digambarkan dengan cara merajah p(X) terhadap X, seperti halnya untuk distribusi frekuensi relatif. Dengan mengkumulatifkan peluang-peluang kita peroleh distribusi probabilitas kumulatif yang analog terhadap distribusi frekuensi kumulatif relatif. Fungsi yang dikaitkan dengan distribusi ini kadangkala disebut suatu fungsi distribusi.

Soal Probabilitas Latihan 1 Kita tetapkan E adalah kejadian bahwa angka 2 muncul pada sekali lemparan sebuah dadu. Dadu dapat jatuh secara enam cara, yang menghasilkan angka-angka 1,2,3,4,5 atau 6 dan jika dadu seimbang (yakni tidak berat sebelah) kita dapat menganggap keenam cara ini berkemungkinan sama. Karena E dapat terjadi dalam dua dari cara-cara ini, kita punya : Jawaban : Latihan 2 Kita tetapkan E adalah kejadian bahwa angka 1, 2, dan 5 muncul pada sekali lemparan sebuah dadu. Dadu dapat jatuh secara enam cara, yang menghasilkan angka-angka 1,2,3,4,5 atau 6 dan jika dadu seimbang (yakni tidak berat sebelah) kita dapat menganggap keenam cara ini berkemungkinan sama. Karena E dapat terjadi dalam dua dari cara-cara ini, kita punya : Jawaban :

Latihan4 Lima kartu diambil secara acak dari sekelompok kartu bridge yang lengkap (berjumlah 52 kartu) Tentukan Kemungkinan terambilnya 4 kartu as Tentukan Kemungkinan terambilnya 4 kartu as dan 1 kartu king Tentukan Kemungkinan terambilnya 3 kartu sepuluh dan 2 kartu jack Tentukan Kemungkinan terambilnya 1 kartu masing-masing dari kartu 9, kartu 10, kartu queen, kartu king, dan kartu jack

Latihan 5. Sebuah bola diambil secara acak dari sebuah kotak berisi 6 bola merah, 4 bola putih, dan 5 bola biru. Tentukan probabilitas bahwa ia adalah (a) merah, (b) putih, (c) biru, (d) tidak merah, (e) merah atau putih

Latihan 1. Dari 10 orang staf bagian produksi PT Latihan 1. Dari 10 orang staf bagian produksi PT. MM diketahui - Sarjana teknik pria 1 orang - Sarjana teknik wannita 3 orang - Sarjana ekonomi pria 2 orang - Sarjana ekonomi wanita 4 orang daari 10 staf tersebut dipilih secaara acak 1 orang untuk menjadi manager produksi a. berapa caara yang dapat dibentuk jika manager haarus sarjana teknik? b. Berapa peluang A, jika A menyatakan kejadian manager seorang wanita c. Berapa peluang B, jika B menyatakan kejadian manager seorang pria d. hitunglah P(A/B) dan P(AUB)!

Jawab a. banyaknya cara memilih 1 orang dari 4 wanita sarjana 4C1 b Jawab a. banyaknya cara memilih 1 orang dari 4 wanita sarjana 4C1 b. A= kejadian bahwa manager adalah wanita P(A) = 7/10 = 0,7 c. B= kejadian bahwa manager adalah saarjana teknik P(B) = 4/10 d. P(AB) = peluang kejadian memperoleh manajer saarjana teknik wanita = 3/10 = 0,3 maka P(A/B) = P(AB) =0,3/0,4 = 3/4 P(B) P(AUB) = P(A) + P(B) - P(AB) 7/10 + 4/10 - 3/10 = 8/10 = 0,8

2. Sebuah distributor telepon seluler akan menyewa 2 buah stand di suaatu pusat perbelanjaan. Ada 5 buah stand yang terdiri atas 2 menghadap ke utara dan 3 stand menghadap ke selatan. Kelima stand tersebut mempunyai harga sewa yang sama dan mempuyai lingkungan yang sama. Jika distributor tersebut memilih stand dengan cara acak, tentukan: a. berapa car kemungkinan untuk memilih stand secara acak? b. jika distributor ingin menyewa hanya stand yang menghadap ke selatan berapa cara yang dapat dipilih.? c. jika distributor ingin meyewa 1 stand yang menghadap ke utara dan 1 stand menghadap selatan, berapa cara yang dapt dipilih?

Jawab a. banyaknya caaara memilih 2 stand daari 5 stand adalah 5C2 =10 cara. b. banyaknya cara memilih 2 stand daari 3 stand menghadap ke selatan adalah 3C2 = 3 cara c. banyaknya cara memilih 1 stand menghadap ke utara dan 1 stand mengahadap ke selatan : 2C1 3C1 = 6 cara