Distribusi Probabilitas Variabel Acak Kontinyu

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
DISTRIBUSI NORMAL.
Advertisements

Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
PROBABILITAS KONTINYU
Distribusi Normal.
Distribusi Beta, t dan F.
Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
Ukuran Variasi atau Dispersi
Ukuran Variasi atau Dispersi
Bab1.Teori Penarikan Sampel
HARAPAN MATEMATIK Ramadoni Syahputra, ST, MT Teknik Elektro UMY.
DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 2
Dosen: Lies Rosaria, ST., MSi
Distribusi Variable Acak Kontinu
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
Responsi.
KOEVISIEN VARIASI Pertemuan 9. Koevisien Variasi.
Distribusi Probabilitas Normal.
PENERAPAN PELUANG by Andi Dharmawan.
Soal Distribusi Kontinu
STATISTIK DESKRIPTIF Pengumpulan data, pengorganisasian, penyajian data Distribusi frekuensi Ukuran pemusatan Ukuran penyebaran Skewness, kurtosis.
UJI NORMALITAS (SKEWNESS DAN KURTOSIS)
Ukuran Kemiringan (Skewness) dan Ukuran Keruncingan (Kurtosis)
UJI HIPOTESIS (2).
STATISTIK 1 Pertemuan 9: Ukuran Kemencengan dan Keruncingan
Distribusi Normal.
BAB 6 UKURAN DISPERSI.
Ukuran Kecondongan.
Fungsi Distribusi normal
KONSEP DASAR STATISTIK
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 1
Bab 4. Teori Penarikan Sampel
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
Ukuran penyebaran.
Populasi : seluruh kelompok yang akan diteliti
Distribusi Probabilitas
Ukuran Variasi atau Dispersi
DEVIASI/SIMPANGAN STATISTIK DESKRIPTIF
BAB II VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN.
Probabilitas dan Statistika BAB 5 Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Probabilitas Kontinyu
Parameter distribusi peluang
Ukuran Dispersi.
BAB 5 DISPERSI, KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN DISTRIBUSI DATA.
STATISTIK DAN PROBABILITAS pertemuan 9 & 10 Oleh : L1153 Halim Agung,S
TUGAS MANDIRI DIKUMPULKAN RABU, 6 APRIL 2011
Distribusi dan Teknik Sampling
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
Bab1.Teori Penarikan Sampel
SEBARAN PEUBAH ACAK KONTINU KHUSUS 1
UKURAN PENYEBARAN Adalah suatu ukuran untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data dengan nilai rata rata hitungnya.
Kelompok 5 Nama Kelompok : Ari Eka Saputri Rani Haryani Syafira Ulfah
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 1
BAB 4 UKURAN VARIABILITAS
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
Ukuran Variasi atau Dispersi
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
Distribusi Peluang Kontinu
BAB 8 DISTRIBUSI NORMAL.
Distribusi Variabel Acak Kontiyu
PRESENTASI STATISTIKA DASAR SOAL NO. 9
Distribusi Peluang Kontinu
DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU
Variabel Acak Sebuah variabel acak merupakan hasil numerik dari sebuah proses acak atau kejadian acak Contoh: pelemparan koin S = {HHH,THH,HTH,HHT,HTT,THT,TTH,TTT}
Peubah Acak (Random Variable) IV (kasus Peubah Kontinyu)
Parameter distribusi peluang
Distribusi Teoritis Variabelacak Kontinu
Distribusi Weibull.
DISTRIBUSI NORMAL.
Distribusi Teoritis Variabel Acak Kontinu
Transcript presentasi:

Distribusi Probabilitas Variabel Acak Kontinyu

Fungsi Probabilitas Distribusi Normal (Gaussian) Distribusi Gamma Distribusi Eksponensial

Fungsi probabilitas a b

Dist. Normal Dimana µx= mean; dan σx= deviasi standard

Contoh soal P (Z≤ 1,25)= (1,25) P (-0,38≤ Z≤ 1,25)= (1,25)- (-0,38)

P(X ≤ x ) = FG (x; α, β) = FG (x/β; α) Dist. Gamma P(X ≤ x ) = FG (x; α, β) = FG (x/β; α) Probabilitas dist. gamma Mean (nilai harapan) Varians Kemencengan (skewness) Keruncingan (kurtosis)

Contoh soal Variabel acak X menyatakan ketahanan bantalan peluru (dalam ribuan jam) yang diberi pembebanan dinamik pada suatu putaran kerja tertentu mengikuti distribusi gamma dengan α= 8 dan β= 15. Maka bagaimanakah probabilitas sebuah bantalan peluru dapat digunakan selama 60 ribu sampai 120 ribu jam dengan pembebanan dinamik pada putaran kerja? Hitung mean, varians, kurtosis, dan skewness!

P(60≤ X≤ 120)= P(X≤ 120)- P(X≤ 60) = FG(120; 8, 15)- FG(60; 8, 15) = FG(120/15; 8)- FG(60/15; 8) = FG(8; 8)- FG(4;8) = 0,5470- 0,0511 = 0,4959

Dist. Eksponensial Merupakan kasus khusus dari distribusi gamma dengan faktor bentuk α = 1 dan faktor skala β=1/ λ

Mean (nilai harapan) Varians Kemencengan (skewness) Keruncingan (kurtosis)

Contoh soal Misalkan X adalah waktu tanggap tanggap suatu terminal komputer online, yang merupakan tenggang waktu antara masuknya suatu permintaan dari pengguna sampai sistem memberikan tanggapan, mempunyai distribusi eksponensial dengan waktu tanggap rata-rata 5 detik. Jika seseorang memasukkan perintah, maka bagaimanakah probabilitas perintah tersebut dijalankan selambat-lambatnya setelah 10 detik?

Rata-rata waktu tanggap P(X≤ 10)= F(10;0,2)= 1- e-(0,2)(10)= 1-0,135= 0,865