Peubah Acak.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Untuk Kelas XI SMA IPA Oleh M. Husni Mubarok
Advertisements

Eni Sumarminingsih, S.Si, MM
Statistika Industri Esti Widowati,S.Si.,M.P Semester Genap 2011/2012
Peubah Acak.
DISTRIBUSI PELUANG.
LANJUTAN SOAL-SOAL LATIHAN DAN JAWABAN PELUANG.
Nilai Harapan.
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI PROBABLITAS
STATISTIKA Pertemuan 5 Oleh Ahmad ansar.
KELOMPOK III Nama Anggota : Maulida Fadzilatun N
“Fungsi Peluang Diskrit, Kontinu, dan Bersama”
STATISTIKA Pertemuan 3 Oleh Ahmad ansar.
DISTRIBUSI PROBABLITAS (SSTS 2305 / 3 sks)
Fungsi Peluang dan Fungsi Sebaran Peubah Acak Diskret
B. MENENTUKAAN RUANG SAMPEL SUATU PERCOBAAN
Media Pembelajaran Matematika
SOAL- SOAL LATIHAN DAN JAWABAN PELUANG.
PELUANG Alfika Fauzan Nabila Saadah Boediono Nur Fajriah Julianti Syukri Yoga Bhakti Utomo XI IPA 5.
Bab I konsep-konsep dasar probabilitas
ULANGAN AKHIR SEMESTER TAHUN AB C ZX Y.
Probabilitas dan Statistika BAB 2 Peubah acak dan distribusi peluang
DISTRIBUSI PROBABILITAS diskrit
Metode Statistika (STK211)
VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN
DISTRIBUSI PROBABILITAS
VARIABEL ACAK (RANDOM VARIABLES)
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Konsep Peubah Acak Peubah acak merupakan suatu fungsi yang memetakan ruang kejadian (daerah fungsi) ke ruang bilangan riil (wilayah fungsi). Fungsi peubah.
Peluang suatu kejadian
Klik Pilihan Anda Peluang Kejadian Menu Ruang sampel dan kejadian
Peluang Kania Evita Dewi. Peluang Kania Evita Dewi.
Teori Peluang Statistik dan Probabilitas
Klik Pilihan Anda Peluang Kejadian Menu By IBNU FAJAR,S.Pd
PELUANG, PERMUTASI, KOMBINASI
Peluang suatu kejadian
STATISTIKA Jurusan PWK-FT-UB Pertemuan ke-4/2-4,14-16
PTP: Peubah Acak Pertemuan ke-4/7
Statistika Matematika I
Peluang
PENARIKAN CONTOH DAN SEBARANNYA – 1
VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN
NILAI HARAPAN DAN VARIANS PEUBAH ACAK
Harapan matematik (ekspektasi)
Peluang Diskrit.
5.
Distribusi Probabilitas
Oleh : FITRI UTAMININGRUM, ST, MT)
Fungsi Probabilitas Kumulatif (Fungsi Sebaran) Untuk Satu Peubah Acak
Variansi, Kovariansi, dan Korelasi
PELUANG Peluang Kejadian Frekuensi Harapan Peluang Komplemen Kejadian
Peluang.
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
Peluang Diskrit Achmad Arwan, S.Kom.
PEUBAH ACAK & DISTRIBUSI PELUANG. PENGERTIAN PEUBAH ACAK STATISTIKA  Penarikan kesimpulan tentang (karakteristik dan sifat) populasi. Contoh : Pemeriksaan.
PELUANG.
PELUANG 2. PENGERTIAN KEJADIAN DAN FREKUENSI RELATIF (PELUANG EMPIRIK)
Analisa Data Statistik
Variabel Acak Diskrit & Distribusi Peluang
The Big Presentation of Kelompok 3  Gressya Yola Perbina T.  Maryati  Sukarno Setia Putra.
T. Yudi Hadiwandra, M.Kom WA: PROBABILITAS DAN STATISTIK Code : h87p4t
T. Yudi Hadiwandra, M.Kom WA: PROBABILITAS DAN STATISTIK Code : h87p4t
HARAPAN MATEMATIKA Tri Rahajoeningroem, MT Jurusan Teknik Elektro
B. Peluang Kejadian Majemuk
PELUANG BERSYARAT DISKRIT
PELUANG BERSYARAT DISKRIT
Oleh : FITRI UTAMININGRUM, ST, MT)
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Transcript presentasi:

Peubah Acak

Definisi Peubah acak adalah suatu fungsi dari ruang contoh ke bilangan nyata

Contoh 1 Misalkan sebuah koin dilempar tiga kali, dan barisan Gambar dan Angka yang muncul diamati. Maka ruang contohnya adalah S = {GGG, GGA, GAG, AGG, GAA, AGA, AAG, AAA}. Peubah acak yang dapat didefinisikan pada ruang contoh S antara lain (1) X=Banyaknya Angka yang muncul, X={0,1,2,3} (2) Y=banyaknya Gambar yang muncul Y={3,2,1,0}

Contoh : jika sebuah mata uang dilempar 3 kali dan X = banyaknya M X yang mungkin : 0,1,2,3 R S X MMM MBM MMB MBB BMM BBM BMB BBB 1 2 3 Semester Pendek FMIPA UGM 2005

(3) Z=banyaknya Angka ditambah banyaknya Gambar yang muncul. Dalam satu percobaan dapat didifinisikan berbagai peubah acak. Masing – masing peubah acak tersebut adalah fungsi yang bernilai bilangan nyata yang didefinisikan pada S.

Contoh 2 Misalkan dua dadu bermata 6 dilemparkan dan angka yang muncul diamati. Peubah Acak yang dapat didefinisikan pada ruang contohnya antara lain (1) X jumlah mata dadu yang muncul X={2,3,4,5,...,12} (2) Yselisih mata dadu yang muncul. Y={0,1,2,3,4,5}

Peubah Acak diskret Definisi Peubah acak diskret adalah peubah acak yang dapat mengambil nilai - nilai yang terbatas atau nilai yang tidak terbatas tapi dapat dicacah.

Contoh Pada percobaan pelemparan dua koin dan sisi mana yang muncul diamati, ruang contohnya adalah {GG, GA, AG, AA}. Misalkan X adalah peubah acak yang menyatakan banyaknya Angka yang muncul, maka nilai X yang mungkin adalah {0, 1, 2}. Bila pada percobaan muncul {GG} maka nilai X adalah 0. Bila yang muncul adalah {GA} atau {AG} maka nilai X adalah 1 dan bila yang muncul adalah AA maka nilai X adalah 2.

Contoh Dua dadu bermata 6 dilemparkan dan angka yang muncul diamati. Misalkan Y adalah peubah acak yang menyatakan jumlah mata dadu yang muncul. Bila yang muncul mata dadu pertama adalah 4 dan kedua adalah 6, maka nilai Y adalah 10.

Jika nilai dari peubah acak dinotasikan dengan x1, x2, Jika nilai dari peubah acak dinotasikan dengan x1, x2, ...maka terdapat fungsi p sedemikian hingga p(xi) = P(X=xi) dan Fungsi ini dinamakan fungsi massa peluang dari peubah acak X.

(1) X jumlah mata dadu yang muncul p(x) |1/36 2/36 3/36 4/36 ... (2) Yselisih mata dadu yang muncul. Y | 0 1 ... p(y) | 6/36 ...

Uang dilantunkan 4 kali. Carilah peubah acak X=banyaknya muka Hitung peluang masing-masing peubah acak Carilah rumus ditribusi peluang

Fungsi Sebaran Kumulatif Definisi Fungsi sebaran kumulatif atau lebih sering disebut fungsi sebaran F dari peubah acak X, didefiniskan untuk semua bilangan nyata b, -∞ < b < ∞, dengan F(b) = P(X ≤ b)

Beberapa sifat dari fungsi sebaran F adalah fungsi yang tidak turun, artinya jika a < b maka F(a) ≤ F(b) F adalah fungsi yang kontinu dari kanan. Artinya, untuk setiap b dan setiap barisan yang menurun bn, n≥1, yang konvergen ke b,

Contoh Hitunglah P(X<3) P(X=1) P(X>1/2) P(2<X≤4)

Hitunglah : a. P(Y>2) b. P(1≤Y≤3) c. P(Y=2) Bila diketahui fungsi sebaran kumulatif peubah acak diskret Y adalah sebagai berikut: y 1 2 3 F(y) 0.2 0.5 0.8 1.0

Distribusi peluang gabungan Beberapa keadaan memerlukan pencatatan hasil secara serentak Misal Pengukuran kadar uap air P dan isi gas V dari percobaan kimia –-- f(p,v) Pengukuran kekerasan K dan daya rentang R dari tembaga dingin yang ditarik –-- f(k,r)

Dua isi ballpoint dipilih secara acak dari sebuah kotak yang berisi 3 biru, 2 merah dan 3 hijau. Bila X= isi biru dan Y= isi merah, hitung fungsi peluang gabungan dan hitung peluang A, jika A daerah {(x+y)<2} X 0 1 2 0 3/28 9/28 3/28 Y 1 6/28 6/28 - 2 1/28 - -

Fungsi peluang gabungan f(x,y)= P(x+y<2)=f(0,0)+f(0,1)+f(1,0) = 3/28+6/28+9/28 =18/28

Distribusi marjinal X dan Y g(x)= ∑ f(x,y) y h(y)= ∑ f(x,y) x X | 0 1 2 g(x) | 10/28 15/28 3/28

Distribusi bersyarat f(y/x)=f(x,y)/g(x) Hitung P(X=0/Y=1)= f(0/1)=f(0/1)/h(10) =(6/28)/(12/28)=1/2

Penempatan bola (mekanika statistik) Cara pertama (vektor penentuan) Menentukan kotak mana yang dimasuki kelereng Model (BK)1 : jumlah vektor penentuan nPr Model (BK)∞ : Cara kedua (vektor pemempatan) Menentukan berapa banyak kelereng yang masuk ke setiap kotak Model (BK)1 : jumlah vektor penentuan nCr

Dua kelereng (r)=2 dilantunkan ke 3 keranjang(n) Vektor penentuan (BK)1 =6 (1,2)(1,3)(2,1)(2,3)(3,1)(3,2) (BK) ∞= 9 (1,2)(1,3)(2,1)(2,3)(3,1)(3,2)(1,1)(2,2)(3,3) (BK)1 = 3 (1,1,0) (1,0,1)(0,0,1) (BK) ∞= 6 (1,1,0) (1,0,1)(0,0,1)(2,0,0)(0,2,0)(0,0,2)