Pertemuan ke 8.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
DISTRIBUSI DISKRIT DAN KONTINYU
Advertisements

Analisa Data Statistik Chap 5: Distribusi Probabilitas Diskrit
Analisa Data Statistik Chap 5: Distribusi Probabilitas Diskrit
DISTRIBUSI BINOMIAL.
DISTRIBUSI DISKRIT DAN KONTINYU
PROBABILITAS.
SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
D I S T R I B U S I P R O B A B I L I T A S
DISTRIBUSI TEORITIS PROBABILITAS
SEBARAN DISKRIT Variabel Diskrit dan kontinue Variabel diskrit yang dimaksud adalah variabel yang diamati/diukur tidak dapat diwakili oleh seluruh titik.
DISTRIBUSI TEORITIS.
MATERI APLIKASI STATISTIKA BISNIS
Peubah Acak Diskret Khusus
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
BAB IX DISTRIBUSI TEORITIS
Bab 5. Probabilitas Diskrit
FUNGSI PROBABILITAS Pertemuan ke 6.
Bab1.Teori Penarikan Sampel
Distribusi Hipergeometrik Distribusi Poisson.
DISTRIBUSI PELUANG STATISTIKA.
Variabel Acak Diskrit dan Distribusinya
Distribusi Probabilitas Normal.
DISTRIBUSI PROBABILITAS / PELUANG
Dosen pengasuh: Moraida hasanah, S.Si.,M.Si
DISTRIBUSI PROBABILITAS diskrit
DISTRIBUSI TEORITIS.
OLEH: RESPATI WULANDARI, M.KES
DISTRIBUSI SAMPLING Inne Novita Sari.
(PROBABILITAS LANJUTAN) DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU
DISTRIBUSI PELUANG.
DISTRIBUSI PELUANG Jika melakukan undian sebuah mata uang maka peristiwa yang terjadi muncul = G dan A. Jika X menyatakan banyaknya G maka X = 0, 1 Maka.
DISTRIBUSI BINOIMIAL DAN POISSON
Bagian 4 – DISTRIBUSI DISKRIT Laboratorium Sistem Produksi 2004
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
BAB IV. DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
Probabilitas dan Statistika
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI POISSON Kelompok 6 Elia Lugastio ( )
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1
Distribusi binomial Distribusi binomial
Distribusi Probabilitas Diskret
Variabel Acak dan Distribusi Probabilitas
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Probabilitas dan Statistika BAB 5 Distribusi Peluang Kontinu
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
Distribusi Teoritis Peluang Diskrit
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
Distribusi dan Teknik Sampling
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
DISTRIBUSI-DISTRIBUSI TEORITIS
Distibusi Probabilitas Statistik Bisnis -8
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
NOTASI SEBARAN BINOMIAL
Distribusi Probabilitas Diskret
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
Model dan Simulasi Distribusi Poisson Veni Wedyawati, S.Kom, M.Kom.
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
BAB 10 DISTRIBUSI PROBABILITAS Pada berbagai peristiwa dalam probabilitas jika frekuensi percobaannya banyak, maka untuk peristiwa yang bersifat independent.
Distribusi Probabilitas
Distribusi Poisson Suatu eksperimen yang menghasilkan jumlah sukses yang terjadi pada interval waktu spesifik dikenal sebagai eksperimen Poisson. Interval.
PENGERTIAN DISTRIBUSI TEORITIS
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
Konsep Probabilitas.
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:

Pertemuan ke 8

BAB VII DISTRIBUSI PELUANG 7.1. Variabel Acak Dsikrit & Kontinyu 7.3. Distribusi Binomial 7.4. Distribusi Poisson

Variabel Acak Diskrit & Kontinyu Variabel acak berupa data yang diperoleh dari hasil menghitung Contoh statistik yang digunakan: proporsi Contoh : 1. Keluarga Bu Fenny mempunyai 5 anak laki-laki dan 3 anak perempuan, tidak mungkin ada anak 2,5 atau 3,842 (tidak berbentuk desimal,tapi merupakan pembulatan). 2. UNIKOM sudah membangun 6 gedung perkuliahan, tidak mungkin ada 3,5 gedung.

(lanjutan) Variabel Acak Kontinyu Variabel acak berupa data yang diperoleh dari data mengukur Contoh statistik yang digunakan: mean/rata- rata Contoh : 1. Tinggi badan Bu Fenny adalah 172,8 cm 2. Luas daerah sebesar 425,7 km2

Distribusi Binomial (Variabel Acak Diskrit) Terjadi untuk eksperimen yang hanya menghasilkan dua macam outcome: gagal/sukses, terjadi/tidak terjadi, dll, serta eksperimennya harus bebas (independent)satu sama lain artinya hasil eksperimen yg satu tdk mempengaruhi hasil eksperimen lainnya. Distribusi Binomial : n = jumlah eksperimen X = jumlah sukses p = probabilitas sukses pada satu percobaan q = 1 - p = probabilitas gagal pada satu percobaan P(X)=fungsi probabilitas Rata-rata Distribusi Binomial : μ = n.p Deviasi Standar Distribusi Binomial :

Contoh Lakukan undian dgn menggunakan 10 buah dadu sekaligus. Brp peluang nampaknya mata 6 sebanyak 8 buah? Jawab : kita tahu p=P(mata 6)=1/6, dan dalam hal ini n=10, X=8 dgn X berarti muka bermata 6 , maka P(X=8)=10!/8!(10-8)![1/6]8[1-1/6]10-8 = 0,000015

Distribusi Poisson (Variabel Acak Diskrit) Sama seperti distribusi Binomial (hanya menghasilkan dua macam outcome) hanya saja salah satu outcome sangat jarang terjadi. Distribusi Poisson: X = 0, 1, 2, …. λ = rata-rata e = 2.718282 Rata-rata Distribusi Poisson μ = λ Deviasi standar Distribusi Poisson σ = √λ

Contoh Banyak orang yg lewat melalui muka pasar setiap hari,tetapi sangat jarang terjadi seseorang yg menemukan barang hilang dan mengembalikannya kepada si pemilik atau melaporkannya kpd polisi. Dalam tempo setiap 5 menit, operator telepon banyak menerima permintaan nomor utk. Disambungkan, diharapkan jarang sekali terjadi salah sambung.