Probabilitas dan Statistik

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Teorema Bayes.
Advertisements

Metode Statistika (STK211)
PELUANG DAN ATURAN PELUANG
STATISTIKA Pertemuan 5 Oleh Ahmad ansar.
Probabilitas Bagian 2.
Teorema Bayes Edi Satriyanto,M.Si.
STATISTIKA Pertemuan 3 Oleh Ahmad ansar.
Conditional Probability Bayes Theorem And Independence
Probabilistik teorema bayes
Conditional Probability Bayes Theorem And Independence
Teorema Bayes - #4 PAC175 (3 sks) DATA MINING Nurdin Bahtiar, S.Si, MT.
Part 2 Menghitung Probabilitas
PENGANTAR TEORI PELUANG
PELUANG.
TEORI PELUANG Inne Novita M.Si.
Bab 1 PENGANTAR PELUANG
KEJADIAN dan PELUANG SUATU KEJADIAN
KONSEP DASAR PROBABILITAS
PROBABILITAS Teori probabilitas sering disebut teori kemungkinan, teori peluang dan merupakan dasar bagi pemahaman statistika A. Probabilitas Sederhana.
Metode Statistika (STK211)
PROBABILITAS BERSYARAT
Probabilitas & Teorema Bayes
Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat
Teorema Bayes - #4 PAC175 (3 sks) DATA MINING Nurdin Bahtiar, S.Si, MT.
STATISTIKA PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Peluang suatu kejadian
Teori PROBABILITAS.
Klik Pilihan Anda Peluang Kejadian Menu Ruang sampel dan kejadian
KONSEP DASAR PROBABILITAS
TEORI PELUANG Inne Novita M.Si.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Teori Peluang / Probabilitas
STATISTIK DAN PROBABILITAS pertemuan 15 & 16 Oleh : L1153 Halim Agung,S.Kom Source : Mr.Rusli M. RUSLI DAENK.
TEORI PROBABILITAS.
Teori Peluang Statistik dan Probabilitas
Klik Pilihan Anda Peluang Kejadian Menu By IBNU FAJAR,S.Pd
Konsep Dasar Peluang Pertemuan 5 & 6.
Peluang suatu kejadian
Metode Statistika (STK211)
KONSEP DASAR PROBABILITAS
TEORI PROBABILITAS.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
PROBABILITAS.
PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas)
Part 2 Menghitung Probabilitas
TEORI PROBABILITAS.
Teori PROBABILITAS.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
PTP: Peluang Bersyarat Pertemuan ke-4/7
Teori Probabilitas (2).
 P E L U A N G Sulihin Mustafa SMA 3 Makassar
PELUANG Peluang Kejadian Frekuensi Harapan Peluang Komplemen Kejadian
Teori PROBABILITAS.
Teorema Bayes.
Matematika SMK Peluang Kelas/Semester: II/2 Persiapan Ujian Nasional.
4 Probabilitas Peluang Bersyarat Kejadian Saling Bebas
MATAKULIAH MATEMATIKA [Pertemuan 2]
PROBABILITAS.
BAB 8 teori probabilitas
STATISTIKA DAN PROBABILITAS
TEORI PELUANG.
PELUANG.
Teorema Bayes Edi Satriyanto,M.Si.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Bab 1 PENGANTAR PELUANG
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Pengantar Probabilitas
Sifat – sifat probabilitas kejadian A
1 PROBABILITAS Himawan Arif S STIE Bank BPD Jateng Sesi 2 & 3.
Transcript presentasi:

Probabilitas dan Statistik Pertemuan 1 Konsep Peluang (Probability Concept)

Peluang Kejadian Peluang adalah rasio antara banyaknya kejadian yang diharapkan dari suatu percobaan jika percobaan tersebut pada kondisi yang sama. Peluang biasanya dinotasikan dengan P, misal P(A) peluang kejadian A. Beberapa aturan peluang, yaitu: 0  p(Ai)  1, untuk i=1,2, …, n Kejadian Mustahil A kejadian mustahil jika P(A)=0 Kejadian Pasti A kejadian pasti jika P(A)=1

Jumlah peluang peristiwa E dan komplemennya (E’) adalah satu, 2. Jumlah peluang seluruh kejadian dalam satu ruang sampel (contoh) adalah 1, Jumlah peluang peristiwa E dan komplemennya (E’) adalah satu, P(E) + P(E’) = 1 4. p(A1UA2U…UAm) = p(A1)+p(A2)+…+p(Am), jika A1, A2, …, Am merupakan kejadian-kejadian yang terpisah/ lepas/ saling asing/ eksklusif, dihubungkan dengan kata “atau” A dan B kejadian lepas jika A  B=Ø = { }

Contoh: Sebuah dadu dilempar, maka ruang sampelnya: S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}, n(S)=6 jika setiap sisi seimbang maka peluangnya p(1)=p(2)=….=p(6)=1/6 Sebuah kejadian yang diharapkan adalah sisi yang muncul kurang atau sama dengan empat maka ruang kejadiannya: A = {1, 2, 3, 4}, n(A) = 4 Maka peluang kejadian A adalah: P(A) = 4/6 = 2/3

Peluang Bersyarat Peluang bersyarat adalah peluang suatu kejadian (A) jika kejadian lain (B) diketahui telah terjadi. Peluang A bersyarat B dinotasikan P(A/B), berarti peluang A dengan syarat B, dimana: P(A/B) = P(AB) / P(B) Jika kejadian A dengan B saling bebas/ independen maka, P(A/B)=P(A) dan P(A B) = P(A).P(B)

Kejadian Saling Bebas Kejadian saling bebas/independen adalah kejadian-kejadian yang tidak saling mempengaruhi. Peluang dari dua buah kejadian yang saling bebas adalah: P(AB)=P(A).P(B) Contoh: Peluang bayi berjenis kelamin laki-laki diketahui 0.6. Jika jenis kelamin anak pertama (A) dan kedua (B) saling bebas, berapa peluang jenis kelamin anak pertama dan anak kedua laki-laki? P(A B)= P(A).P(B)=0.6*0.6=0.36

Contoh: Dalam sebuah kotak berisi 2 bola merah dan 3 bola biru. Jika diambil dua buah bola tanpa pemilihan. Berapakah peluang bola kedua berwarna merah (A) jika pada pengambilan pertama diketahui berwarna biru (B). P(A/B) = P(AB)/P(B) = (3/5)(2/4)/(3/5) = 2/4 = 1/2

Kejadian Inklusi Kejadian A dan B mempunyai hubungan inklusi berlaku hubungan atau A atau B atau keduanya terjadi, maka : P(A dan atau B) = P(A) + P(B) – P(A dan B)

Ekspektasi Jika eksperimen menghasilkan k peristiwa dengan peluang terjadinya tiap peristiwa p1, p2,..,pk dengan setiap peristiwa tersebut terdapat satuan d1, d2,..dk maka ekspektasi eksperimen tersebut :

Contoh : Produksi suatu barang mengalami kerusakan 6%. Jika diambil sampel 50 barang, maka ekspektasi sampel rusak sebanyak 6%.50 = 3 barang

Teorema Bayes Suatu ruang sampel dipartisi menjadi beberapa kejadian B1, B2, …, Bn dan A suatu kejadian pada U (U di dalam ruang sampel) dengan p(B)0 maka, P(A) =  P(Bi)P(A/Bi) Peluang Bk bersyarat A, dapat dihitung sebagai berikut: P(Bk/A) = P(BkA)/ P(A)

Perhatikan diagram berikut: Ruang contoh dipecah menjadi kejadian B1, B2,…,Bn saling terpisah Disamping itu ada kejadian A, yang dapat terjadi pada kejadian B1, B2,…,Bn. Dengan demikian, A=(AB1) + (AB2) + …. + (ABn) Peluang kejadian A adalah: P(A)=P(AB1) + P(AB2) + …. + P(ABn) Dengan memanfaatkan sifat peluang bersyarat, diperoleh peluang Bk bersyarat A adalah: B1 ………. Bn Kejadian A P(Bk/A) = P(Bk)P(A/Bk)/  P(Bi)P(A/Bi)

Contoh Kota Bogor disebut kota hujan karena peluang terjadinya hujan (H) cukup besar yaitu sebesar 0.6. Hal ini menyebabkan para mahasiswa harus siap-siap dengan membawa payung (P). Peluang seorang mahasiswa membawa payung jika hari hujan 0.8, sedangkan jika tidak hujan 0.4. Maka peluang hari akan hujan jika diketahui mahasiswa membawa payung adalah: P(H) = 0.6 P(TH) = 1-0.6=0.4 P(P/H) = 0.8 P(P/TH) = 0.4 Jadi,

Contoh Suatu generator telekomunikasi nirkabel mempunyai 3 pilihan tempat untuk membangun pemancar sinyal yaitu didaerah tengah kota, daerah kaki bukit dikota itu dan derah tepi pantai, dengan masing-masing mempunyai peluang 0.2; 0.3 dan 0.5. Bila pemancar dibangun ditengah kota, peluang terjadi ganguan sinyal adalah 0.05. Bila pemancar dibangun dikaki bukit, peluang terjadinya ganguan sinyal adalah 0.06.Bila pemancar dibangun ditepi pantai, pelaung ganguan sinyal adalah 0.08. A. Berapakah peluang terjadinya ganguan sinyal? B. Bila diketahui telah terjadinya gangguan pada sinyal, berapa peluang bahwa operator tsb ternyata telah membangun pemancar di tepi pantai?

Jawab Misal: A = Terjadi ganguan sinyal B1 = Pemancar dibangun di tengah kota B2 = Pemancar dibangun di kaki bukit B3 = Pemancar dibangun di tepi pantai Maka : A). Peluang terjadinya ganguan sinyal P(A)=P(B1)P(A|B1)+P(B2)P(A|B2)+P(B3)P(A|B3) = (0,2).(0.05)+(0.3)(0.06)+(0.5)(0.08)=0.001+0.018+0.04=0.068

B).Diketahui telah terjadi ganguan pd sinyal, maka peluang bahwa operator ternyata telah membangun pemancar di tepi pantai, dapat dinyatakan dgn: “Peluang bersyarat bahwa operator membangun pemancar di tepi pantai bila diketahui telah terjadi ganguan sinyal”:

Ada 300 lembar undian berhadiah dengan sebuah hadiah pertama, 15 hadiah kedua, 20 hadiah ketiga dan sisanya tidaak mendapat hadiah. Berapa peluang seseorang yang membeli selembar dan akan memenangkan hadiah pertama atau kedua.

2. Peluang A akan hidup 20 tahun lagi sebesar 0,75 dan B yaitu 0,54 2. Peluang A akan hidup 20 tahun lagi sebesar 0,75 dan B yaitu 0,54. Berapa peluang keduanya akan hidup 20 tahun lagi.