DISTRIBUSI BINOMIAL.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
Advertisements

DISTRIBUSI DISKRIT DAN KONTINYU
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
STATISTIKA DISTRIBUSI PROBABILITAS
Analisa Data Statistik Chap 5: Distribusi Probabilitas Diskrit
Analisa Data Statistik Chap 5: Distribusi Probabilitas Diskrit
Distribusi Hipergeometrik
DISTRIBUSI DISKRIT DAN KONTINYU
PROBABILITAS.
D I S T R I B U S I P R O B A B I L I T A S
DISTRIBUSI TEORITIS.
Distribusi Probabilitas Diskret
MATERI APLIKASI STATISTIKA BISNIS
Peubah Acak Diskret Khusus
Distribusi Poisson Percobaan Poisson memiliki ciri-ciri sbb :
Distribusi Probabilitas
FUNGSI PROBABILITAS Pertemuan ke 6.
DISTRIBUSI TEORETIS Tujuan :
Distribusi Hipergeometrik Distribusi Poisson.
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
Beberapa Sebaran Peluang Diskret (2)
F2F-7: Analisis teori simulasi
DISTRIBUSI PROBABILITAS / PELUANG
DISTRIBUSI PROBABILITAS diskrit
DISTRIBUSI TEORITIS.
OLEH: RESPATI WULANDARI, M.KES
Modul 4 : Probabilitas.
PTP: Peubah Acak Diskrit Khusus Pertemuan ke-5/7
Teori Bayes dan Distribusi binomial
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI BINOMIAL (PART 3)
Kuliah Biostatistika Deskriptif
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
Probabilitas dan Statistika
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1
Distribusi binomial Distribusi binomial
Distribusi Probabilitas Diskret
Distribusi Binomial Negatif dan Geometrik
Probabilitas dan Statistika BAB 5 Distribusi Peluang Kontinu
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
Harapan matematik (ekspektasi)
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
Distribusi Teoritis Peluang Diskrit
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
Peubah Acak Diskret Khusus
Distribusi Probabilitas Diskret
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
Distribusi Peluang Diskrit
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM DISKRIT
BEBERAPA DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
Beberapa Sebaran Peluang Diskret
BEBERAPA DISTRIBUSI PROBABLITAS DISKRET (SSTS 2305 / 3 sks)
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
PENGERTIAN DISTRIBUSI TEORITIS
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
Konsep Probabilitas.
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
. Distribusi Binomial adalah suatu distribusi probabilitas yang dapat digunakan bilamana suatu proses sampling dapat diasumsikan sesuai dengan proses.
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:

DISTRIBUSI BINOMIAL

Untuk mempermudah perumusan distribusi binomial, kita pakai percobaan pelemparan sebuah uang logam sebanyak 3 kali (n=3). Munculnya sisi muka kita sebut kejadian sukses (S) dan munculnya sisi belakang kita sebut kejadian gagal (G). Singkat kata bahwa hasil-hasil yang muncul dalam suatu percobaan statistik dapat kita bedakan dalam dua jenis yaitu kejadian sukses dan kejadian gagal (tidak sukes), dimana probabilita kejadian sukses dan probabilita kejadian gagal adalah tetap. Suatu percobaan statistik disebut percobaan binomial, jika percobaan statistik tersebut mempunyai ciri-ciri : 1. percobaan diulang sebanyak n kali; 2. setiap kejadian dibedakan menjadi dua yaitu kejadian sukses dan kejadian gagal (tidak sukses); 3. probabilita kejadian sukses dan gagal adalah tetap pada tiap kali percobaan diulang; 4. semua hasil yang muncul saling bebas satu sama lain.

RUMUS FUNGSI BINOMIAL Adapun rumus fungsi distribusi binomial adalah: f(x) = P(X=x) = p(x) = b(x,n,p) = nCx px(1 ‑ p)n‑x dimana x= 0,1,2,…,n dan q = 1-p Variabel X merupakan variabel kategorik, yang terdiri dari hanya 2 kategori, sebut sukses atau gagal. Misalnya lulus/tidak lulus, laki‑laki/perempuan, rusak/baik, dan sebagainya. nCx adalah banyaknya susunan yang berbeda untuk mendapatkan x "sukses" dan (n‑x) "gagal" dari sebanyak n percobaan. x = banyaknya sukses dalan n percobaan, jadi nilai x paling kecil 0 dan paling besar n. p = peluang untuk sukses dalam tiap percobaan.

MEAN & VARIANSI BINOMIAL Rata‑rata (Mean) dan Variansi Binomial Rata‑rata: E(X) =  = np dan Varians: Var(X) = 2 = np(1‑p) n = banyaknya percobaan p = probabilitas kejadian “sukses”

CONTOH Suatu suku cadang dapat menahan uji guncangan tertentu dengan probabilitas 0.75. Hitung probabilitas bahwa tepat 2 dari 4 suku cadang yang diuji tidak akan rusak. Jawab: Misal tiap pengujian saling bebas

CONTOH Misalkan sebuah uang logam bermuka G dan K dilambungkan 3 kali. Bila X menyatakan banyaknya G muncul, maka X dikatakan berdistribusi binomial atau p(x) nya adalah fungsi probabilita binomial. X = banyaknya G ‑> X =0,1,2,3. Berapa P(X=2) ? X = 2 dapat diperoleh (terjadi) dari 3 susunan : GGK, GKG, KGG Karena setiap pelambungan saling bebas maka peluang GGK P(GGK) = P(G) x P(G) x P(K) = (1/2) x (1/2) x (1/2) = 1/8. P(X=2) = P(GGK) + P(GKG) + P(KGG) = 1/8 + 1/8 + 1/8 = 3.(1/8) = 3/8. Dengan rumus binomial (n = 3, p = 1/2), lebih mudah dihitung sebagai berikut: P(X=2) = 3C2.(1/2)2.(1/2)(3‑2) = 3/8 E(X) = 3 . (1/2) = 1,5 Var(X) = 3 . (1/2) . (1/2) = ¾

CONTOH Probabilitas seseorang sembuh dari penyakit jantung setelah operasi adalah 0.4. Bila diketahui 15 orang menderita penyakit ini, berapa peluang: a). sekurang-kurangnya 10 orang dpt sembuh b). ada 3 sampai 8 orang yg sembuh c). tepat 5 orang yg sembuh Jawab: Mis: X = menyatakan banyaknya orang yg sembuh Diket : p = 0.4 n = 15 a). Jadi probabilitas sekurang-kurangnya 10 orang sembuh = 0.0338

b c.