MOMEN DAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Metode Statistika (STK211)
Advertisements

DERET FOURIER: Fungsi Periodik, Deret Fourier, Differensial dan Integral Deret Fourier Tim Kalkulus 2.
MASALAH NILAI BATAS.
BEBERAPA EKSPEKTASI KHUSUS
Nilai Harapan.
Konsep Peubah Acak Peubah acak merupakan suatu fungsi yang memetakan ruang kejadian (daerah fungsi) ke ruang bilangan riil (wilayah fungsi). Fungsi peubah.
Distribusi Peluang Diskrit atau Teoritis (z, t, F dan chi square)
Deret Fourier Matematika-2.
Statistika Matematika I
DISTRIBUSI NORMAL.
Peubah Acak Kontinu Pertemuan Kesebelas Fungsi Kepekatan Peluang
TRANSPORMASI PEUBAH ACAK DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN
NILAI HARAPAN (HARAPAN MATEMATIK)
Peubah Acak dan Distribusi Peluang Kontinu
Pembangkitan Peubah Acak Kontinu
Statistika Matematika 1
SEBARAN PEUBAH ACAK DISKRIT KHUSUS 2
Fungsi Kepekatan Probabilitas (Probability Density Function)
DERET TAYLOR dan ANALISIS GALAT Pertemuan-2
Pertemuan 26 RUANG METRIK.
Materi Pokok 04 PENDUGAAN TITIK Konsep Dasar pendugaan titik
NILAI HARAPAN DAN MOMEN
PENDUGAAN SELANG (INTERVAL) NILAI TENGAH
TRANSFORMASI PEUBAH ACAK-ACAK
Sebaran Peluang Kontinu (I) Pertemuan 7 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
1 Pertemuan 14 Matakuliah: I0044 / Analisis Eksplorasi Data Tahun: 2007 Versi: V1 / R1 Analisis Konfirmasi (II) : Sebaran Z dan t.
SEBARAN NORMAL.
Metode Statistika (STK211)
SEBARAN PEUBAH ACAK KONTINU KHUSUS 3
SEBARAN PELUANG BERSAMA 2
Metode Statistika (STK211)
Konsep Peubah Acak Peubah acak merupakan suatu fungsi yang memetakan ruang kejadian (daerah fungsi) ke ruang bilangan riil (wilayah fungsi). Fungsi peubah.
SEBARAN FUNGSI PEUBAH ACAK
Metode Empat Persegi Panjang, Trapesium, Titik Tengah
Sebaran Peluang Diskrit (II) Pertemuan 6
Statistika Matematika I
PENARIKAN CONTOH DAN SEBARANNYA – 1
Materi Pokok 26 KORELASI DUA PEUBAH ACAK
TEORI PENARIKAN CONTOH DAN SEBAGAINYA
PENDUGAAN SELANG RAGAM DAN PROPORSI
SEBARAN DARI FUNGSI PEUBAH ACAK
Metode Statistika (STK211)
Peubah Acak Oleh : Asep Ridwan Jurusan Teknik Industri FT UNTIRTA.
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Sebaran Peluang (II) Pertemuan 4
SEBARAN PELUANG DISKRIT KHUSUS 1
METODE PENDUGAAN TITIK – 1
Parameter distribusi peluang
MOMENT GENERATING FUNCTION
Fungsi Probabilitas Kumulatif (Fungsi Sebaran) Untuk Satu Peubah Acak
Sebaran Binomial Trinomial dan Multinomial
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
BEBERAPA CONTOH FUNGSI KEPEKATAN PELUANG (PROBABILITAS)
SEBARAN GAMMA DAN KHI-KUADRAT.
Fungsi Probabilitas Kumulatif (Fungsi Sebaran) Peubah Acak Ganda
MOMENT DAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN
SEBARAN PEUBAH ACAK KONTINU KHUSUS 1
D0124 Statistika Industri Pertemuan 12 dan 13
NOTASI SEBARAN BINOMIAL
Bentuk umum : Sifat-sifat :
Metode Statistika (STK211)
FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN P.A. DISKRIT KHUSUS
Anti - turunan.
Harapan Matematik.
DERET FOURIER:.
Metode Statistika (STK211)
Parameter distribusi peluang
MATEMATIKA TEKNIK II DERET FOURIER Sapriesty Nainy Sari, ST., MT. Jurusan Teknik Elektro Universitas Brawijaya 3 SKS.
Statistika Matematika 1
Metode Empat Persegi Panjang, Trapesium, Titik Tengah
Transcript presentasi:

MOMEN DAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN Materi Pokok 10 MOMEN DAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN Momen ke r Peubah Acak X di sekitar titik asal, dengan r = 0,1,2,… Untuk X diskrit dengan f peluang f(x)

Untuk X kontinu dengan f kepekatan f (x) Untuk r = 2, Momen Pusat ke r di sekitar Rataan

Untuk r = 2 Untuk r = 3 Untuk p.a x diskrit Untuk p.a x kontinu

Untuk r = 4 Simpangan Rata-rata = MD

Fungsi pembangkit momen = Mx(t) = M (t) Definisi Fungsi pembangkit momen peubah acak X diberikan oleh E (etx) dan ditandai dengan Mx(t) = M (t) Dengan deret Taylor

Turunan ke r dari Mx(t) terhadap peubah t menjadi: Beberapa Teorema Fungsi Pembangkit Momen Jika Mx(t) adalah fungsi pembangkit momen peubah acak X dan a dan b (b  0) adalah konstanta maka: Mx + a (t) = eat Mx (t) Max (t) = Mx (at) M(x + a) / b (t) = eat/b Mx (t/b)

Jika X1, X2, ….., Xn merupakan peubah acak bebas dengan fungsi pembangkit momen MX1 (t), MX2 (t), ….., MXn (t) dan Y = X1 + X2 + ….. + Xn, maka MY (t) = MX1 (t). MX2 (t) ….. MXn (t) Jika X1, X2, ….., Xn merupakan peubah acak normal bebas yang mempunyai sebaran normal dengan nilai tengah 1, 2, ….., n dan ragam , maka peubah acak Y = a1 X1 + a2 X2 + ….. + an Xn mempunyai sebaran normal dengan nilai tengah Y = a1 1 + a2 2 + ….. + an n Untuk n = 2 Y = a1 X1 + a2 X2 My (t) = Ma1 X1 (t). Ma2 X2 (t), Y = normal

Merupakan sebaran normal dengan nilai tengah a1 1 + a2 2 dan ragam Fungsi karakteristik = x () = Mx (i) i = bilangan imaginer x (i) = Mx (i) = E (e iX) Deret Taylor

Teorema Jika x() adalah fungsi kharakteristik peubah acak X dan a dan b (b  0) konstan, maka fungsi karakteristik dari (x + a) /b adalah Jika X dan Y bebas dengan fungsi kharakteristik x() dan y(), maka x + y() = x() y() Keunikan : Ambil X dan Y peubah acak dengan fungsi kharakteristik x() dan y(), maka X dan Y mempunyai fungsi peluang yang sama jika dan hanya jika x() = y()

Fungsi kharakteristik merupakan transformasi Fourier dari fungsi kepekatan f(x): disebut inversi transformasi Fourier. Rumus Euler: e i = cos  + i sin  e -i = cos  - i sin  Cos  = (ei + e -i)