FITRI UTAMININGRUM, ST, MT

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
BAGIAN - 8 Teori Probabilitas.
Advertisements

Teorema Bayes.
APLIKASI PROBABILITAS DAN STATISTIK
TURUNAN logaritma, eksponensial dan TRIGONOMETRI
Probabilitas Bagian 2.
Teorema Bayes Edi Satriyanto,M.Si.
Ramadoni Syahputra, ST, MT
Teori Peluang Oleh : Asep Ridwan Jurusan Teknik Industri FT UNTIRTA.
BAB 2 ATURAN DASAR PROBABILITAS
Pertemuan 03 Teori Peluang (Probabilitas)
Conditional Probability Bayes Theorem And Independence
Probabilistik teorema bayes
Conditional Probability Bayes Theorem And Independence
TEOREMA BAYES.
PRESENTED BY : TOTOK SUBAGYO, ST,MM. TINJAUAN UMUM.
RUANG SAMPEL & KEJADIAN
Modul X Probabilitas.
Probabilitas & Teorema Bayes
PELUANG TOTAL DAN KAIDAH BAYES
HIMPUNAN Rani Rotul Muhima.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Teori PROBABILITAS.
STATISTIK INDUSTRI MODUL 12
Modul VII. Konsep Dasar Probabilitas
STATISTIK DAN PROBABILITAS pertemuan 15 & 16 Oleh : L1153 Halim Agung,S.Kom Source : Mr.Rusli M. RUSLI DAENK.
TEORI PROBABILITAS.
Teori Peluang Statistik dan Probabilitas
Pertemuan 6 : Teori Set/Himpunan (Off Class)
KONSEP DASAR PROBABILITAS
TEORI PROBABILITAS.
STATISTIKA LINGKUNGAN
Materi Pasca UTS Pengantar Probabilitas (1 )
PROBABILITAS Hartanto, SIP, MA
PROBABILITAS.
PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas)
Teorema Bayes.
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
TEORI PROBABILITAS.
Teori PROBABILITAS.
Teori Peluang dan Aturan Penjumlahan
Analisa Data & Teori Himpunan
Teori Probabilitas (2).
Harapan matematik (ekspektasi)
PROBABILITAS DAN STATISTIKA - 3
Oleh : FITRI UTAMININGRUM, ST, MT)
PROBABILITAS DAN STATISTIKA - 1
PROBABILITAS dan STATISTIKa - 2
PROBABILITAS dan STATISTIKa - 2
Teori PROBABILITAS.
Review probabilitas (1)
POLITEKNIK UNIVERSITAS ANDALAS
Teorema Bayes.
OPERASI DASAR PADA SINYAL
PROBABILITAS DAN STATISTIK
4 Probabilitas Peluang Bersyarat Kejadian Saling Bebas
PROBABILITAS.
BAB XII PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas) (Pertemuan ke-27)
BAB 8 teori probabilitas
Probabilitas kondisional
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
TEOREMA BAYES.
The Big Presentation of Kelompok 3  Gressya Yola Perbina T.  Maryati  Sukarno Setia Putra.
Teorema Bayes Edi Satriyanto,M.Si.
Probabilitas & Teorema Bayes
Oleh : FITRI UTAMININGRUM, ST, MT)
DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
Probabilitas dan Statistik
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Sifat – sifat probabilitas kejadian A
Transcript presentasi:

FITRI UTAMININGRUM, ST, MT TEOREMA BAYES FITRI UTAMININGRUM, ST, MT

TEOREMA BAYES Oleh Reverend Thomas Bayes abad ke 18. Dikembangkan secara luas dalam statistik inferensia. Aplikasi banyak untuk : DSS (Decision Support System)

DIAGRAM VENN TEOREMA BAYES

TEOREMA BAYES Teorema bayes yang hanya dibatasi oleh dua buah kejadian dapat diperluas untuk kejadian n buah. Teorema bayes untuk kejadian bersyarat dengan n kejadian adalah sebagai berikut:

Teorema bayes yang lebih lengkap dapat dinyatakan dengan menyamakan pembilang pada kedua persamaan (1) dan (2) P(BnA)=P(ABn), sehingga diperoleh hubungan antara probabilitas kejadian bersyarat antara A dengan himpunan B secara bolak-balik berikut: Berdasarkan hubungan probabilitas A dgn probabilitas kejadian bersyarat sebagai berikut : sehingga persamaan komplek :

LATIHAN SOAL

CONTOH Suatu sistem komunikasi biner yang transmiter nya mengirimkan sinyal hanya dua buah, yaitu sinyal 1 atau 0 yang dilewatkan kanal untuk mencapai penerima. Kanal itu dapat mengakibatkan terjadinya kesalahan pengiriman. Misalnya pengiriman sinyal 1, ternyata disisi penerima menerima sinyal 0 (merupakan kesalahan).

Oleh karena itu ruang sampel berdasarkan kejadian komunikasi ini hanya mempunyai dua elemen, yaitu sinyal 1 dan sinyal 0 Misalnya himpunan B i , i=1,2 menyatakan event (kejadian) munculnya simbol sinyal 1 pada sisi pemancar. Sedangkan himpunan Ai , i = 1,2 menyatakan event munculnya sinyal 1 pada sisi penerima sesudah melewati kanal dan sinyal nilai 0 pada sisi penerima. Kalau probabilitas munculnya sinyal nilai 1 dan nilai 0 dianggap memiliki probabilitas berikut:

Probabilitas bersyarat menggambarkan pengaruh kanal ketika sinyal-sinyal itu ditransferkan. Sinyal 1 yang dikirimkan dan diterima sebagai sinyal 1 dengan probabilitas 0,9. Sedangkan Simbol dengan nilai 0 adalah:

DIAGRAM BINARY SYMMETRIC COMMUNICATION SYSTEM

CARILAH Probabilitas sinyal dengan syarat yang dikirimkan benar pada sisi penerima A1 dan A2 dengan menggunakan teorema bayes Probabilitas sinyal dengan syarat yang dikirimkan salah pada sisi penerima A1 dan A2 dengan menggunakan teorema bayes

Jumlah probabilitas bersyarat kedua kejadian adalah berjumlah 1 P(A 1|B1 ) + P(A 2|B1 ) = 1 Jadi probabilitas kejadian A1 dan A2 adalah sebagai berikut: P(A 1) = P(A 1|B1 ) P(B 1) + P(A 1|B2 ) P(B 2) = 0,9(0,6) + 0,1(0,4) = 0,58 P(A 2) = P(A 2|B1 ) P(B 1) + P(A 2|B2 ) P(B 2) = 0,1(0,6) + 0,9(0,4) = 0,42

Probabilitas kejadian pada sisi penerima (benar), setelah melewati kanal Sedang probabilitas diterima sinyal yang salah pada sisi penerima setelah pengirim mengirimkan sinyal 1 atau 0 adalah:

WASSALAM