Fungsi Kepekatan Peluang Khusus Pertemuan 10

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Distribusi Peluang Diskrit
Advertisements

DISTRIBUSI PROBABILITA KONTINU
Pengertian dan Peranan Statistika dan Data Statistik Pertemuan 01
Variabel Acak 2.1 Variabel Acak Diskrit 2.2 Variabel Acak Kontinu
Bina Nusantara Model Simulasi Peretemuan 23 (Off Clas) Mata kuliah: K0194-Pemodelan Matematika Terapan Tahun: 2008.
1 Pertemuan 02 Ukuran Pemusatan dan Lokasi Matakuliah: I Statistika Tahun: 2008 Versi: Revisi.
Pertemuan 3 Pengukuran Kehandalan Sistem
OPERASI JUMP DAN EXCEPTION HANDLING
Responsi Teori Pendukung
Ruang Contoh dan Peluang Pertemuan 05
Pendugaan Parameter Proporsi dan Varians (Ragam) Pertemuan 14 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
1 Pertemuan 03 dan 04 Ukuran Variasi Matakuliah: I Statistika Tahun: 2008 Versi: Revisi.
1 Pertemuan 10 Fungsi Kepekatan Khusus Matakuliah: I0134 – Metode Statistika Tahun: 2007.
DISTRIBUSI PROBABILITA DISKRIT
PENDUGAAN PARAMETER Pertemuan 7
Pertemuan 07 Peluang Beberapa Sebaran Khusus Peubah Acak Kontinu
Bina Nusantara Mata Kuliah: K0194-Pemodelan Matematika Terapan Tahun : 2008 Aplikasi Model Markov Pertemuan 22:
Sebaran Peluang Kontinu (I) Pertemuan 7 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
1 Pertemuan #2 Probability and Statistics Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1.
Fungsi Logaritma Pertemuan 12
DISTRIBUSI PROBABILITA KONTINU
Fungsi Eksponensial Pertemuan 11 Matakuliah: J0174/Matematika I Tahun: 2008.
1 Pertemuan #3 Probability Distribution Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1.
Matematika Keuangan Pertemuan 14
1 Minggu 10, Pertemuan 20 Normalization (cont.) Matakuliah: T0206-Sistem Basisdata Tahun: 2005 Versi: 1.0/0.0.
Sebaran Peluang Kontinu (II) Pertemuan 8 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
1 Pertemuan > > Matakuliah: >/ > Tahun: > Versi: >
1 Pertemuan 6 Komunikasi antar Proses (IPC) Lanjutan Matakuliah: T0316/sistem Operasi Tahun: 2005 Versi/Revisi: 5 OFFCLASS01.
9.3 Geometric Sequences and Series. Objective To find specified terms and the common ratio in a geometric sequence. To find the partial sum of a geometric.
Ukuran Pemusatan dan Lokasi Pertemuan 03 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
Chapter 5 Discrete Random Variables and Probability Distributions Statistika.
Review Teori Probabilitas
PROBABILITY DISTRIBUTION
DISTRIBUSI BINOMIAL.
STATISTIKA CHATPER 4 (Perhitungan Dispersi (Sebaran))
Sukiswo RANDOM VARIABLES Sukiswo Rekayasa Trafik, Sukiswo.
LIMIT FUNGSI LIMIT FUNGSI ALJABAR.
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pertemuan 26 Review Materi Kuliah dan Presentasi Tugas Akhir
Pengujian Hipotesis (I) Pertemuan 11
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Review probabilitas (2)
DISTRIBUSI BINOMIAL.
Pertemuan 25 Uji Kesamaan Proporsi
PENYAMBUNGAN BAHAN DAN KOMPONEN (MEKANIK DAN ADESIF) Pertemuan 10
Pertemuan 10 Distribusi Sampling
Pendugaan Parameter (I) Pertemuan 9
PENDUGAAN PARAMETER Pertemuan 8
Pertemuan 5 KONVERSI NFA MENJADI DFA
Sebaran Peluang (II) Pertemuan 4
DISTRIBUSI PROBABILITA
KRITERIA DESAIN, STANDAR DESAIN, DAN METODE ANALISIS PERTEMUAN 6
Pertemuan #5 Generating Random Variates
Inferensi Dua Nilaitengah Ganda (V)
Pendugaan Parameter (II) Pertemuan 10
REAL NUMBERS EKSPONENT NUMBERS.
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Variabel Acak Kontinu dan Distribusi Probabilitas
Uji Kesamaan Proporsi dan Uji Kebebasan Pertemuan 24
Pertemuan 09 Peubah Acak Diskrit
Tutun Juhana Review probabilitas Tutun Juhana
Pertemuan Kesembilan Analisa Data
VARIABEL ACAK (RANDOM VARIABLES)
Pertemuan Kesepuluh Data Analysis
Pertemuan 09 Pengujian Hipotesis 2
Bagian 5 – DISTRIBUSI KONTINYU Laboratorium Sistem Produksi 2004
Pertemuan 05 Ukuran Deskriptif Lain
PELUANG KEJADIAN Pasti terjadi, disebut kepastian, diberi simbol 1
Pertemuan 21 dan 22 Analisis Regresi dan Korelasi Sederhana
1. TEORI PENDUKUNG 1.1 Pendahuluan 1.2 Variabel acak
Transcript presentasi:

Fungsi Kepekatan Peluang Khusus Pertemuan 10 Matakuliah : L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008 Fungsi Kepekatan Peluang Khusus Pertemuan 10

Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Mahasiswa akan dapat menghitung peluang, nilai harapan dan varians fungsi kepekatan seragam dan eksponensial. 3 Bina Nusantara

Outline Materi Fungsi kepekatan seragam Fungsi distribusi seragam Nilai harapan dan varians fungsi kepekatan seragam Fungsi kepekatan eksponensial Fungsi distribusi eksponensial Nilai harapan dan varians peubah acak eksponensial 4 Bina Nusantara

Uniform Distribution A continuous rv X is said to have a uniform distribution on the interval [a, b] if the pdf of X is X ~ U (a,b) Bina Nusantara

Exponential distribution X is said to have the exponential distribution if for some Bina Nusantara

Probability for a Continuous rv If X is a continuous rv, then for any number c, P(x = c) = 0. For any two numbers a and b with a < b, Bina Nusantara

Expected Value The expected or mean value of a continuous rv X with pdf f (x) is The expected or mean value of a discrete rv X with pmf f (x) is Bina Nusantara

Expected Value of h(X) If X is a continuous rv with pdf f(x) and h(x) is any function of X, then If X is a discrete rv with pmf f(x) and h(x) is any function of X, then Bina Nusantara

Variance and Standard Deviation The variance of continuous rv X with pdf f(x) and mean is The standard deviation is Bina Nusantara

Short-cut Formula for Variance Bina Nusantara

The Cumulative Distribution Function The cumulative distribution function, F(x) for a continuous rv X is defined for every number x by For each x, F(x) is the area under the density curve to the left of x. Bina Nusantara

Using F(x) to Compute Probabilities Let X be a continuous rv with pdf f(x) and cdf F(x). Then for any number a, and for any numbers a and b with a < b, Bina Nusantara

Ex 6 (Continue). X = length of time in remission, and What is the probability that a malaria patient’s remission lasts long than one year? Bina Nusantara

Obtaining f(x) from F(x) If X is a continuous rv with pdf f(x) and cdf F(x), then at every number x for which the derivative Bina Nusantara

Selamat Belajar Semoga Sukses. Bina Nusantara