Peubah acak khusus.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Distribusi Probabilitas
Advertisements

Pertemuan II SEBARAN PEUBAH ACAK
STATISTIKA DISTRIBUSI PROBABILITAS
SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
Metode Statistika II Pertemuan 2 Pengajar: Timbang Sirait
Metode Statistika (STK211)
Distribusi Teoritis.
Peubah Acak.
Beberapa Peubah Acak Diskret
DISTRIBUSI PELUANG.
DISTRIBUSI TEORITIS.
Nilai Harapan.
3 Peubah Acak Diskrit dan Sebaran Peluangnya.
VARIABEL RANDOM.
Konsep Peubah Acak Peubah acak merupakan suatu fungsi yang memetakan ruang kejadian (daerah fungsi) ke ruang bilangan riil (wilayah fungsi). Fungsi peubah.
Peubah Acak Diskret Khusus
Distribusi Probabilitas Kontinu()
BAB IX DISTRIBUSI TEORITIS
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI TEORETIS Tujuan :
Distribusi Hipergeometrik Distribusi Poisson.
Peubah Acak Kontinu.
Proses Stokastik Semester Ganjil 2013/2014
Fungsi Peluang dan Fungsi Sebaran Peubah Acak Diskret
Peubah Acak Kontinu Pertemuan Kesebelas Fungsi Kepekatan Peluang
SEBARAN PEUBAH ACAK DISKRIT KHUSUS 2
Beberapa Sebaran Peluang Diskret (2)
F2F-7: Analisis teori simulasi
Materi Pokok 04 PENDUGAAN TITIK Konsep Dasar pendugaan titik
Metode Statistika (STK511)
1 Pertemuan 04 Peubah Acak Diskrit dan Sebaran Peluang Matakuliah: I0262 – Statistik Probabilitas Tahun: 2007 Versi: Revisi.
DISTRIBUSI PROBABILITAS diskrit
Metode Statistika (STK211)
SEBARAN PELUANG BERSAMA 2
(PROBABILITAS LANJUTAN) DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU
PTP: Peubah Acak Diskrit Khusus Pertemuan ke-5/7
DISTRIBUSI BINOMIAL (PART 3)
Metode Statistika (STK211)
Konsep Peubah Acak Peubah acak merupakan suatu fungsi yang memetakan ruang kejadian (daerah fungsi) ke ruang bilangan riil (wilayah fungsi). Fungsi peubah.
Kuliah Biostatistika Deskriptif
Sebaran Peluang Diskrit (II) Pertemuan 6
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Distribusi Normal.
PTP: Peubah Acak Kontinu Pertemuan ke-6/7
Fungsi Distribusi normal
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Distribusi binomial Distribusi binomial
Metode Statistika (STK211)
Variabel Acak dan Distribusi Probabilitas
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
3.
Peubah Acak Diskret Khusus
Pertemuan 04 Peubah Acak Diskrit dan Sebaran Peluang
SEBARAN PEUBAH ACAK KONTINU KHUSUS 1
D0124 Statistika Industri Pertemuan 12 dan 13
NOTASI SEBARAN BINOMIAL
SEBARAN PELUANG DISKRET & KONTINU
Peubah Acak Kontinu.
Metode Statistika (STK211)
Metode Statistika (STK211)
DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM DISKRIT
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU
Metode Statistika (STK211)
PENGERTIAN DISTRIBUSI TEORITIS
Peubah Acak (Random Variable) III
Konsep Probabilitas.
. Distribusi Binomial adalah suatu distribusi probabilitas yang dapat digunakan bilamana suatu proses sampling dapat diasumsikan sesuai dengan proses.
Transcript presentasi:

Peubah acak khusus

Peubah Acak Bernoulli Misalkan sebuah percobaan yang outcome-nya dapat diklasifikasikan sebagai sukses dan gagal. Jika X=1 bila outcome-nya berhasil dan X=0 bila outcome-nya gagal, maka fungsi masa peluang dari X adalah P(0) = P(X=0) = 1-p (2.1) P(1) = P (X=1) = p dimana 0≤p≤1 adalah peluang keberhasilan Peubah acak X dikatakan peubah acak Bernoulli jika fungsi massa peluangnya adalah persamaan (2.1)

Peubah Acak Binomial Misalkan dilakukan n percobaan yang bebas, Masing – masing menghasilkan outcome berhasil dengan peluang p dan gagal dengan peluang 1-p. Jika X adalah banyaknya keberhasilan yang terjadi dari n percobaan, maka X dikatakan peubah acak Binomial dengan parameter (n,p)

Peubah Acak Binomial Misalkan dilakukan n percobaan yang bebas, Masing – masing menghasilkan outcome berhasil dengan peluang p dan gagal dengan peluang 1-p. Jika X adalah banyaknya keberhasilan yang terjadi dari n percobaan, maka X dikatakan peubah acak Binomial dengan parameter (n,p)

Peubah Acak Binomial Contoh : Lima koin yang setimbang dilemparkan. Jika outcome-nya diasumsikan bebas, temukan fungsi massa peluang dari banyaknya gambar yang muncul. Suatu ujian terdiri atas 10 pertanyaan pilihan berganda, masing – masing dengan 4 kemungkinan jawaban dan hanya satu yang benar. Berapa peluang seorang yang menjawab hanya secara menebak – nebak saja memperoleh 10 jawaban yang benar?

Peubah Acak Binomial Contoh : Lima koin yang setimbang dilemparkan. Jika outcome-nya diasumsikan bebas, temukan fungsi massa peluang dari banyaknya gambar yang muncul. Suatu ujian terdiri atas 10 pertanyaan pilihan berganda, masing – masing dengan 4 kemungkinan jawaban dan hanya satu yang benar. Berapa peluang seorang yang menjawab hanya secara menebak – nebak saja memperoleh 10 jawaban yang benar?

Peubah Acak Kontinu

Peubah Acak X dikatakan peubah acak kontinu bila terdapat fungsi nonnegatif f, yang terdefinisi pada semua bilangan nyata x  (-,), mempunyai sifat bahwa untuk setiap himpunan bilangan nyata B, P(XB) = Fungsi f dikatakan fungsi kepekatan peluang peubah acak X dan f harus memenuhi P{X  ( -,  )} = =1

Semua statemen peluang tentang X dapat dinyatakan dalam term f Semua statemen peluang tentang X dapat dinyatakan dalam term f. Misalkan B = [a,b]maka P{a X  b}= Jika a = b maka P{X=a} = =0 Untuk peubah acak kontinu P{X < a} = P {X  a} =

2. Peubah Acak Normal Peubah acak X dikatakan peubah acak Normal dengan parameter  dan 2 jika fungsi kepekatan peluang X adalah - < x < 

Fungsi kepekatan peluang adalah kurva berbentuk genta yang simetrik pada . Nilai  dan 2 merepresentasikan nilai rata – rata dan variasi atau keragaman yang mungkin dari X. Beberapa contoh yang mengikuti sebaran normal antara lain tinggi manusia, kecapatan molekul pada gas, dan kesalahan yang dibuat dalam pengukuran kuantitas fisik

Fakta penting dari pebah acak normal adalah jika X menyebar normal dengan parameter  dan 2 maka Y = X +  menyebar normal dengan parameter  +  dan 22. Implikasinya bila X menyebar normal dengan parameter  dan 2 maka Z = (X - )/ menyebar normal dengan parameter 0 dan 1. Peubah acak Z dinamakan peubah acak normal baku

= Fungsi sebaran kumulatif dari peubah acak normal baku dilambangkan dengan (x) dimana (x) = Nilai dari (x) telah ditabelkan

Contoh : 1. Jika X adalah peubah acak normal dengan parameter  = 3 dan 2 = 9. Hitung a. P{2<X<5} b. P{X>0}

2. Suatu ujian dikatakan baik apabila nilai dari hasil ujian dapat didekati dengan fungsi kepekatan peluang normal. Instruktur seringkali menggunakan nilai hasil ujian untuk menduga parameter normal  dan 2 kemudian memberi nilai A untuk nilai yang lebih dari +, B untuk nilai antara  dan +, C untuk nilai antara  -  dan , D untuk nilai antara  - 2 dan  - , dan E untuk nilai di bawah  - 2. Berapa persen yang akan mendapat nilai A, B, C, D dan E.

3. Bila Z adalah peubah acak normal baku, hitunglah P(0 ≤ Z ≤ 1.2) P(-0.9 ≤ Z ≤ 0.1) P(0.35 ≤ Z ≤ 1.66) P(-0.3 ≤ Z ≤ 0.3) 4. Carilah nilai z, bila a. P(Z > z) = 0.5 c. P(Z > z) = 0.90 b. P(Z > z) = 0.8643 d. P(Z > z) = 0.99

5. Misalkan tinggi laki – laki dalam kelas tertentu adalah peubah acak normal dengan parameter  = 7,1 inchi dan 2=6,25. Berapa persen dari laki – laki dalam kelas tersebut yang mempunyai tinggi lebih dari 6,2 inchi? Berapa persen yang lebih dari 6,5 inchi?