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}

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PROBABILITAS.
Advertisements

Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
BAB 10 DISTRIBUSI TEORITIS
Peubah Acak.
DISTRIBUSI PELUANG.
Distribusi Probabilitas
Ekspektasi Matematika
DISTRIBUSI TEORETIS.
DISTRIBUSI TEORETIS Tujuan :
DISTRIBUSI PELUANG STATISTIKA.
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
PROBABILITY DAN JOINT DENSITY FUNCTION
Distribusi Peluang Kuswanto, 2007.
F2F-7: Analisis teori simulasi
VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN
VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN
Pertemuan 18 Aplikasi Simulasi
DISTRIBUSI TEORITIS.
DISTRIBUSI PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI SAMPLING
VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN
DISTRIBUSI NORMAL Widya Setiafindari, ST..
KONSEP STATISTIK.
DISTRIBUSI PROBABILITAS
VARIABEL ACAK (RANDOM VARIABLES)
P ertemuan 13 Distribusi Teori J0682.
VARIABEL RANDOM VARIABEL RANDOM (VR) pada dasarnya adalah bilangan random. Misalkan kita melempar 3 koin, maka ruang sampelnya adalah: Beberapa contoh.
STATISTIKA Pertemuan 4: Pengantar teori peluang dan distribusi peluang
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Distribusi Normal.
STATISTIK II Pertemuan 3: Probabilitas dan Distribusi Probabilitas
Distribusi Probabilitas Uniform Diskrit
Fungsi Distribusi normal
Probabilitas dan Statistika
Statistika- Kuliah 08 DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 1
DISTRIBUSI KONTINYU.
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1
STATISTIK BISNIS Pertemuan 9: Probabilitas dan Distribusi Probabilitas
Variabel Acak dan Nilai Harapan
VARIABEL ACAK DAN NILAI HARAPAN
Oleh : FITRI UTAMININGRUM, ST, MT)
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
VARIABEL ACAK (RANDOM VARIABLES)
Random Variable (Peubah Acak)
This presentation uses a free template provided by FPPT.com DISTRIBUSI NORMAL NAMA : 1.Umar Usman Armansah( )
PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 1
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
Distribusi Peluang Kontinu
PEUBAH ACAK & DISTRIBUSI PELUANG. PENGERTIAN PEUBAH ACAK STATISTIKA  Penarikan kesimpulan tentang (karakteristik dan sifat) populasi. Contoh : Pemeriksaan.
PELUANG.
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM DISKRIT
Variabel Acak Diskrit & Distribusi Peluang
Pertemuan ke 9.
Distribusi Peluang Kontinu
Distribusi Probabilitas
Oleh : FITRI UTAMININGRUM, ST, MT)
DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU
DISTRIBUSI PELUANG STATISTIKA.
DISTRIBUSI NORMAL Widya Setiafindari, ST..
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
PERTEMUAN Ke- 2 STATISTIKA EKONOMI II
PENGERTIAN DISTRIBUSI TEORITIS
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Transcript presentasi:

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} Variabel acak X = angka yang diobservasi Nilai yang mungkin untuk X = {0,1, 2, 3} Bilangan acak digunakan sebagai model data yang diobservasi

Variabel Acak Diskrit Sebuah variabel acak diskrit mempunyai nilai yang terpisah-pisah yang jumlahnya terbatas atau dapat dihitung Variabel acak diskrit dapat diringkas dengan membuat daftar seluruh nilai dengan probabilitasnya yang disebut dengan distribusi probabilitas Variabel acak ditulis dengan huruf besar (misal: X) dan nilai variabel acak yang munngkin muncul ditulis dengan huruf kecil

Variabel Acak Diskrit Sebuah variabel acak diskrit mempunyai nilai yang terpisah-pisah yang jumlahnya terbatas atau dapat dihitung Variabel acak diskrit dapat diringkas dengan membuat daftar seluruh nilai dengan probabilitasnya yang disebut dengan distribusi probabilitas Contoh: jumlah produk pada tiap jenis produk yang berbeda x 2 3 4 5 6 7 P(X=x) 0.413 0.236 0.211 0.090 0.032 0.018

Frekuensi hasil yang muncul Contoh lain: Contoh: jumlah produk pada tiap jenis produk yang berbeda Variabel acak X = jumlah angka dari 2 dadu  X akan bernilai dari 2 hingga 12 P(X > 10) = P(X = 11) + P(X = 12) = 3/36 x 2 3 4 5 6 7 P(X = x) 0.413 0.236 0.211 0.090 0.032 0.018 x 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Frekuensi hasil yang muncul 1 P(X=x) 1/36 2/36 3/36 4/36 5/36 6/36

Distribusi probabilitas harus memenuhi syarat : 1. Probabilitas setiap nilai variabel acak diskrit berada di antara 0 dan 1 0  P (X = x)  1 2. Jumlah dari seluruh probabilitas adalah 1. ΣP (X=x) = 1

Histogram probabilitas merupakan sebuah histogram dengan absis menunjukkan nilai variabel acak dan ordinat menunjukkan probabilitas nilai variabel acak

Mean variabel acak diskrit Mean merupakan penjumlahan dari seluruh nilai yang mungkin dengan setiap nilai diberi bobot berdasarkan probabilitasnya μx = ΣxP(X=x) Rata-rata dari seluruh nilai yang mungkin pada variabel acak (sering disebut nilai yang diharapkan E(x) ) Contoh: X = jumlah angka dari pelemparan dadu μ = 2⋅ (1/36) + 3⋅ (2/36) + 4 ⋅ (3/36) +…+12⋅ (1/36) = 252/36 = 7 x 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 P(X=x) 1/36 2/36 3/36 4/36 5/36 6/36

Contoh: Sebuah perusahaan sedang mempromosikan produk barunya dengan menjual 500 produknya. Harga produk tersebut adalah Rp 10.000/produk. Agar menarik minat pembelinya, perusahaan menyediakan 2 hadiah berupa uang Rp 1.000.000 dan Rp 500.000. Apakah perusahaan akan rugi dengan promosi tersebut? Pendapatan(x) P (X=x) -990000 0,002 -490000 10000 0,996

Variansi Variabel Acak Diskrit Penyebaran seluruh nilai yang mungkin dari variabel acak terhadap  2 = Σ[(x – μx)2 P (X=x)] Contoh: X = jumlah angka dari pelemparan 2 dadu σ2 = (2 - 7)2⋅(1/36) + (3− 7)2⋅(2/36) +…+(12 - 7)2⋅(1/36) = 210/36 = 5.83 x 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 P(X=x) 1/36 2/36 3/36 4/36 5/36 6/36

Variabel Acak Kontinyu Variabel acak kontinyu mempunyai nilai yang banyaknya tidak dapat dihitung Tidak dapat dibuat daftar distirbusi probabilitas secara keseluruhan digunakan kurva densitas Contoh: kurva densitas normal