Pembangkitan Peubah Acak Kontinyu I

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Peubah Acak Kontinu.
Advertisements

Proses Stokastik Semester Ganjil 2013/2014
Statistika Matematika I
Peubah Acak Kontinu Pertemuan Kesebelas Fungsi Kepekatan Peluang
Sebaran Peluang bersyarat dan Kebebasan
BAB IV PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
Proses Stokastik Semester Ganjil 2013/2014
Statistika Matematika I Semester Ganjil 2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Pembangkitan Peubah Acak Kontinu
Statistika Matematika 1
Pembangkit Random Variate
Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc
RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRIT
BAB VI Metode Rejection.
BAB IV PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
Statistika Matematika I Semester Ganjil 2011 Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc.
Pertemuan 18 Aplikasi Simulasi
Optimasi Dengan Metode Newton Rhapson
BAB IV PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
PTP: Peubah Acak Kontinu Pertemuan ke-6/7
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Statistika Matematika I
Statistika Matematika I
Statistika Matematika I
Dr. Adji Achmad RF, S.Si, M.Sc
Linear Programming (Pemrograman Linier)
Model Sediaan Probabilistik
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2012
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
BEBERAPA CONTOH FUNGSI KEPEKATAN PELUANG (PROBABILITAS)
SEBARAN GAMMA DAN KHI-KUADRAT.
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2011
PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
Riset Operasi Semester Genap 2011/2012
Analisis Multivariate Program S2 Matematika Semester Genap 2011/2012
Pemrograman Non Linier(NLP)
Contoh Simulasi Kasus Inventory Probabilistic model
Model Logit Untuk Respons Biner
Principal Components Analysis
Nilai Harapan Peubah Acak
Peubah Acak (Random Variable) IV (kasus Peubah Kontinyu)
Analisis Kombinatorik Pengantar Teori Peluang
Review Aljabar Matriks
Analisis Multivariat Program S2 Matematika Semester Genap 2011/2012
Model Linier untuk data kontinyu (lanjut)
Simulasi untuk Model-model Statistika
Riset Operasi Semester Genap 2011/2012
Monte Carlo Simulation (lanjut)
Pendugaan Parameter Statistika Matematika II
Model Linier untuk Data Kontinyu
Network Model (lanjut) Program Evaluation and Review Technique (PERT)
Program Studi Statistika Semester Ganjil 2014
Dualitas Antara Uji Hipotesis dan Selang Kepercayaan
Monte Carlo Simulation
Pengantar Teori Peluang Semester Genap 2011/2012
Ruang Contoh dan Kejadian Pengantar Teori Peluang
Minimum Spanning Tree Problem
Uji Hipotesis Pada Sampel berukuran besar
Pendugaan Parameter Statistika Matematika II
Peubah Acak (Random Variable) III
Uji Hipotesis Dua Ragam
Analisis Multivariat Program S2 Matematika Semester Genap 2011/2012
Pengantar Teori Peluang Semester Genap 2011/2012
Sifat-sifat Kebaikan Penduga (lanjut)
Sifat-sifat kebaikan penduga Latihan 1
Model untuk Respons Biner
Uji Hipotesis yang melibatkan Ragam
Model Sediaan Probabilistik (lanjutan)
Statistika Matematika 1
Statistika Matematika II Semester Genap 2011/2012
Transcript presentasi:

Pembangkitan Peubah Acak Kontinyu I Metode Simulasi Semester Genap 2011/2012 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Inverse Transformation Method Memanfaatkan fungsi sebaran kumulatif F(x) Membangkitkan peubah acak r (dengan random number generator) Peubah acak x adalah solusi dari: 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 1: Membangkitkan peubah acak dari sebaran dengan “a ramp function” x 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 1 (lanjutan) Fungsi sebaran kumulatif: 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 1 (lanjutan) Bangkitan peubah acak r dari U(0,1) Inverse dari fungsi sebaran kumulatif untuk menentukan peubah acak Jika x sebagai waktu tunggu, hanya nilai positif yang berlaku 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc r sebagai fungsi dari x x 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Contoh hasil pembangkitan bilangan acak dengan ‘ramp function’ Histogram untuk 38 bilangan hasil pembangkitan r X 0.831511 1.823744 0.593721 1.541066 0.852587 1.846713 0.312432 1.117912 0.794975 1.783228 0.825011 1.816602 0.637906 1.59738 0.019842 0.281725 0.788671 1.776142 dst 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2: Triangular distribution 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2 (lanjutan) Penentuan sebaran peluang kumulatif: Fungsi inverse sebaran peluang kumulatif untuk menentukan r, juga ditentukan berdasarkan selang dari x 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2 (lanjutan) Selang penentuan nilai r berdasarkan selang nilai x r x 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Contoh 2 (lanjutan) F(x) adalah r Selang fungsi berdasarkan nilai r 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Inverse fungsi sebaran kumulatif berdasarkan nilai r Invers 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2 (lanjutan) Nilai x feasibel hanya untuk 2 ≤ x ≤ 6 Bangkitkan r, tentukan nilai x dari fungsi inverse, untuk nilai-nilai x yang feasibel Pemilihan akar dengan tanda + atau - harus sesuai dengan daerah feasibel. x harus  2 x harus ≤ 6 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Tugas Bangkitkan peubah acak dengan inverse transformation method, untuk fungsi-fungsi di halaman setelah ini. Buat plot untuk fungsi dan sebaran kumulatifnya Sebanyak n1=20, n2=50 Buat plot untuk peubah acak yang sudah dibangkitkan 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Tugas A. B 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Acceptance Rejection Method Metode pembangkitan peubah acak kontinyu Khususnya untuk peubah acak dengan fungsi sebaran kumulatif yang kompleks Domain fungsi sebaran harus terdefinisi dalam interval tertentu (finite) 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Algoritma Pilih M, konstanta terbesar dari f(x) untuk a<x<b Bangkitkan dua bilangan random r1 dan r2 Hitung: setiap angka di dalam selang [a,b] punya kesempatan terpilih yang sama Hitung: 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Algoritma (lanjut) Jika gunakan x*sebagai peubah acak yang berasal dari sebaran dengan fungsi kepekatan peluang f(x) Selainnya tolak x* dan kembali ke langkah 2. 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Efisiensi algoritma tergantung dari bentuk sebaran bagi peubah acak. Algoritma selalu kembali ke langkah 2 Berhenti sampai diperoleh peubah acak yang diterima. 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 1: Membangkitkan peubah acak dari sebaran dengan “a ramp function” x 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 1: Dari plot fungsi max f(x) pada x = 1 → f(1)=2 Set M=2 Pada langkah 3: Karena r1 uniform, semua angka [a,b] punya peluang yg sama untuk terpilih 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 1: a=0, b=1: Pada 4 Pada 5 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2 Triangular Distribution dengan fungsi: 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2: Dari plot fungsi, max f(x) pada x=6, a=2, b=8 X = 6 berada di perbatasan dua selang Batas untuk selang r 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2: Untuk setiap selang, rubah f(x) menjadi fungsi r sesuai hubungan: 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Contoh 2 Pada langkah 5, untuk M = 1/3 Terima x* jika: Terima x* jika: Selainnya kembali ke langkah 2 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Tugas Bangkitkan peubah acak dengan Acceptance Rejection method, untuk fungsi-fungsi di halaman setelah ini. Buat plot untuk fungsi dan sebaran kumulatifnya Sebanyak n1=20, n2=50 Buat plot untuk peubah acak yang sudah dibangkitkan 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc

Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc Tugas A. B 18/01/2019 Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc