Sebaran Binomial Trinomial dan Multinomial

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
DISTRIBUSI DISKRIT DAN KONTINYU
Advertisements

Pendahuluan Landasan Teori.
Limit Distribusi.
BEBERAPA EKSPEKTASI KHUSUS
DISTRIBUSI TEORITIS.
Distribusi Gamma dan Chi Square
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
Bab 5. Probabilitas Diskrit
TRANSPORMASI PEUBAH ACAK DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN
Statistika Matematika 1
SEBARAN PEUBAH ACAK DISKRIT KHUSUS 2
Probabilitas dalam Trafik
Distribusi Peluang Kuswanto, 2007.
Fungsi Kepekatan Probabilitas (Probability Density Function)
Chapter 3. Discrete Probability Distributions
1 Pertemuan 04 Peubah Acak Diskrit dan Sebaran Peluang Matakuliah: I0262 – Statistik Probabilitas Tahun: 2007 Versi: Revisi.
Dosen pengasuh: Moraida hasanah, S.Si.,M.Si
DISTRIBUSI PROBABILITAS diskrit
DISTRIBUSI TEORITIS.
(PROBABILITAS LANJUTAN) DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU
Bagian 4 – DISTRIBUSI DISKRIT Laboratorium Sistem Produksi 2004
Sebaran Peluang Diskrit (II) Pertemuan 6
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Dr. Adji Achmad RF, S.Si, M.Sc
PENARIKAN CONTOH DAN SEBARANNYA – 1
Distribusi Probabilitas
TEORI PENARIKAN CONTOH DAN SEBAGAINYA
SEBARAN DARI FUNGSI PEUBAH ACAK
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1
Variabel Acak dan Distribusi Probabilitas
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Probabilitas dan Statistika BAB 5 Distribusi Peluang Kontinu
Sebaran Peluang (II) Pertemuan 4
SEBARAN PEUBAH ACAK DISKRIT KHUSUS 3
SEBARAN PELUANG DISKRIT KHUSUS 1
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
Parameter distribusi peluang
SEBARAN POISSON DEFINISI
Fungsi Probabilitas Kumulatif (Fungsi Sebaran) Untuk Satu Peubah Acak
MOMEN DAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
SEBARAN GAMMA DAN KHI-KUADRAT.
Fungsi Probabilitas Kumulatif (Fungsi Sebaran) Peubah Acak Ganda
Tutun Juhana Review probabilitas Tutun Juhana
DISTRIBUSI-DISTRIBUSI TEORITIS
Tutun Juhana Review probabilitas Tutun Juhana
MOMENT DAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN
RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRIT
Pertemuan 04 Peubah Acak Diskrit dan Sebaran Peluang
SEBARAN PEUBAH ACAK KONTINU KHUSUS 1
Random Variable (Peubah Acak)
SEBARAN NORMAL GANDA (The Bivariate Normal Distribution)
NOTASI SEBARAN BINOMIAL
Pertemuan ke 8.
FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN P.A. DISKRIT KHUSUS
Distribusi Peluang Kontinu
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM DISKRIT
BAB 10 DISTRIBUSI PROBABILITAS Pada berbagai peristiwa dalam probabilitas jika frekuensi percobaannya banyak, maka untuk peristiwa yang bersifat independent.
Bagian 4 – DISTRIBUSI DISKRIT Laboratorium Sistem Produksi 2004
Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Probabilitas
Variabel Acak Sebuah variabel acak merupakan hasil numerik dari sebuah proses acak atau kejadian acak Contoh: pelemparan koin S = {HHH,THH,HTH,HHT,HTT,THT,TTH,TTT}
Parameter distribusi peluang
PENGERTIAN DISTRIBUSI TEORITIS
1. TEORI PENDUKUNG 1.1 Pendahuluan 1.2 Variabel acak
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:

Sebaran Binomial Trinomial dan Multinomial

Sebaran Binomial Dalam aljabar, untuk n yang merupakan bilangan bulat positif sedemikian sehingga

maka p(x) merupakan fungsi pro-babilitas untuk peubah acak diskrit X maka p(x) merupakan fungsi pro-babilitas untuk peubah acak diskrit X. Peubah acak X tersebut dengan fungsi probabilitas p(x) seperti diatas dikatakan menyebar secara binomial dengan probabilitas p. Sebaran bi-nomial dapat dinotasikan dengan sim-bol b(n , p).

Fungsi pembangkit momen untuk sebaran binomial adalah

Rata-rata dan ragam (variansi) dari peubah acak X yang menyebar binomial dapat diperoleh melalui fungsi pembangkit momen dengan cara me-nurunkannya terhadap t dan selanjutnya diambil nilai t = 0. Berikut ini diberikan cara untuk mendapatkan rata-rata dan ragam x dengan menggunakan fungsi pembangkit momen

Untuk t = 0 dapat diperoleh rata-rata x = np dan ragamnya adalah 2 = M”(0)np + n(n-1)p2–(np)2=np(1-p).

Sebaran Trinomial Sebaran binomial dapat diperluas menjadi sebaran trinomial, jika n bilangan bulat positif dan a1, a2, a3 merupakan konstanta tertentu, sehingga

Fungsi probabilitas bersama untuk peubah acak X dan Y yang me-nyebar secara trinomial adalah

Fungsi pembangkit momen untuk sebaran trinomial adalah

Fungsi pembangkit momen untuk sebaran marginal X dan Y adalah Jika X dan Y bebas stokhastik, maka untuk X  b(n,p1) dan Y  b(n,p2) rata-rata dan ragam untuk X dan Y adalah x = np1; y = np2 2x = np1(1-p1); 2y = np2(1-p2) Berikutnya fungsi probabilitas dari Y dengan syarat diketahui bahwa X = x adalah dan

Fungsi pembangkit momen untuk sebaran marginal X dan Y adalah Rata-rata bersyarat untuk Y, jika X=x adalah dan

Sebaran Multinomial Sebaran binomial dan juga trinomial dapat diperluas menjadi sebaran multinomial dengan fungsi probabilitas bersama sebagai berikut :

SEBARAN POISSON Bila peubah acak diskrit X menyebar poisson dengan parameter m, maka fungsi probabilitasnya dapat ditulis sebagai berikut Untuk menunjukkan bahwa p(x) adalah fungsi probabilitas, kita dapat menggunakan deret sebagai berikut

Fungsi pembangkit momen untuk sebaran poisson dapat ditulis sebagai berikut Rata-rata dan ragam untuk sebaran poisson dengan menggunakan fungsi pembangkit momen adalah

maka rata-rata :  = M'(0) = m dan ragamnya adalah 2 = M"(0) - 2 = m + m2 - m2 = m Jadi sebaran poisson mempunyai rata-rata  sama dengan ragamnya yaitu m>0.