Peubah Acak.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Untuk Kelas XI SMA IPA Oleh M. Husni Mubarok
Advertisements

SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
Peubah acak khusus.
Metode Statistika (STK211)
Eni Sumarminingsih, S.Si, MM
Statistika Industri Esti Widowati,S.Si.,M.P Semester Genap 2011/2012
BAB 10 DISTRIBUSI TEORITIS
Beberapa Peubah Acak Diskret
DISTRIBUSI PELUANG.
TUGAS MEDIA PEMBELAJARAN
LANJUTAN SOAL-SOAL LATIHAN DAN JAWABAN PELUANG.
 P E L U A N G Faaizah Muh. Yusuf Nim
Nilai Harapan.
PELUANG SUATU KEJADIAN
DISTRIBUSI PROBABLITAS
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
STATISTIKA Pertemuan 5 Oleh Ahmad ansar.
KELOMPOK III Nama Anggota : Maulida Fadzilatun N
Dosen : Lies Rosaria., ST., MSi
“Fungsi Peluang Diskrit, Kontinu, dan Bersama”
STATISTIKA Pertemuan 3 Oleh Ahmad ansar.
DISTRIBUSI PROBABLITAS (SSTS 2305 / 3 sks)
Fungsi Peluang dan Fungsi Sebaran Peubah Acak Diskret
Peubah Acak Kontinu Pertemuan Kesebelas Fungsi Kepekatan Peluang
B. MENENTUKAAN RUANG SAMPEL SUATU PERCOBAAN
Media Pembelajaran Matematika
SOAL- SOAL LATIHAN DAN JAWABAN PELUANG.
Peubah Acak (Random Variable)
Bab I konsep-konsep dasar probabilitas
Distribusi Peluang Kuswanto, 2007.
PELUANG PERCOBAAN, RUANG SAMPEL DAN TITIK SAMPEL KEJADIAN
ULANGAN AKHIR SEMESTER TAHUN AB C ZX Y.
DISTRIBUSI PELUANG & SAMPLING
PENGANTAR TEORI PELUANG
VARIABEL ACAK (RANDOM VARIABLES)
DISTRIBUSI BINOMIAL (PART 3)
VARIABEL RANDOM VARIABEL RANDOM (VR) pada dasarnya adalah bilangan random. Misalkan kita melempar 3 koin, maka ruang sampelnya adalah: Beberapa contoh.
Peluang suatu kejadian
Klik Pilihan Anda Peluang Kejadian Menu Ruang sampel dan kejadian
Peluang Kania Evita Dewi. Peluang Kania Evita Dewi.
Teori Peluang Statistik dan Probabilitas
DISTRIBUSI PELUANG & SAMPLING
Klik Pilihan Anda Peluang Kejadian Menu By IBNU FAJAR,S.Pd
PELUANG, PERMUTASI, KOMBINASI
Peluang suatu kejadian
STATISTIKA Jurusan PWK-FT-UB Pertemuan ke-4/2-4,14-16
PTP: Peubah Acak Pertemuan ke-4/7
Peluang
Pengantar Teori Peluang Pertemuan ke-2 dan 3/7
Aksioma Peluang.
NILAI HARAPAN DAN VARIANS PEUBAH ACAK
Harapan matematik (ekspektasi)
5.
POLITEKNIK UNIVERSITAS ANDALAS
VARIABEL ACAK (RANDOM VARIABLES)
Peubah Acak.
Peluang.
Assalamu’alaikum Wr. Wb.
PEMBANGKIT RANDOM VARIATE
PELUANG.
PEUBAH ACAK & DISTRIBUSI PELUANG. PENGERTIAN PEUBAH ACAK STATISTIKA  Penarikan kesimpulan tentang (karakteristik dan sifat) populasi. Contoh : Pemeriksaan.
PELUANG.
PELUANG 2. PENGERTIAN KEJADIAN DAN FREKUENSI RELATIF (PELUANG EMPIRIK)
Variabel Acak Diskrit & Distribusi Peluang
The Big Presentation of Kelompok 3  Gressya Yola Perbina T.  Maryati  Sukarno Setia Putra.
T. Yudi Hadiwandra, M.Kom WA: PROBABILITAS DAN STATISTIK Code : h87p4t
T. Yudi Hadiwandra, M.Kom WA: PROBABILITAS DAN STATISTIK Code : h87p4t
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}
Transcript presentasi:

Peubah Acak

Definisi Peubah acak adalah suatu fungsi dari ruang contoh ke bilangan nyata

Contoh 1 Misalkan sebuah koin dilempar tiga kali, dan barisan Gambar dan Angka yang muncul diamati. Maka ruang contohnya adalah S = {GGG, GGA, GAG, AGG, GAA, AGA, AAG, AAA}. Peubah acak yang dapat didefinisikan pada ruang contoh S antara lain (1) Banyaknya Angka yang muncul, (2) banyaknya Gambar yang muncul (3) banyaknya Angka ditambah banyaknya Gambar yang muncul. Masing – masing peubah acak tersebut adalah fungsi yang bernilai bilangan nyata yang didefinisikan pada S.

Contoh 2 Misalkan dua dadu bermata 6 dilemparkan dan angka yang muncul diamati. Peubah Acak yang dapat didefinisikan pada ruang contohnya antara lain (1) jumlah mata dadu yang muncul (2) selisih mata dadu yang muncul.

Peubah Acak diskret Definisi Peubah acak diskret adalah peubah acak yang dapat mengambil nilai - nilai yang terbatas atau nilai yang tidak terbatas tapi dapat dicacah.

Contoh Pada percobaan pelemparan dua koin dan sisi mana yang muncul diamati, ruang contohnya adalah {GG, GA, AG, AA}. Misalkan X adalah peubah acak yang menyatakan banyaknya Angka yang muncul, maka nilai X yang mungkin adalah {0, 1, 2}. Bila pada percobaan muncul {GG} maka nilai X adalah 0. Bila yang muncul adalah {GA} atau {AG} maka nilai X adalah 1 dan bila yang muncul adalah AA maka nilai X adalah 2.

Contoh Dua dadu bermata 6 dilemparkan dan angka yang muncul diamati. Misalkan Y adalah peubah acak yang menyatakan jumlah mata dadu yang muncul. Bila yang muncul mata dadu pertama adalah 4 dan kedua adalah 6, maka nilai Y adalah 10.

Jika nilai dari peubah acak dinotasikan dengan x1, x2, Jika nilai dari peubah acak dinotasikan dengan x1, x2, ...maka terdapat fungsi p sedemikian hingga p(xi) = P(X=xi) dan Fungsi ini dinamakan fungsi massa peluang dari peubah acak X.

Fungsi Sebaran Kumulatif Definisi Fungsi sebaran kumulatif atau lebih sering disebut fungsi sebaran F dari peubah acak X, didefiniskan untuk semua bilangan nyata b, -∞ < b < ∞, dengan F(b) = P(X ≤ b)

Beberapa sifat dari fungsi sebaran F adalah fungsi yang tidak turun, artinya jika a < b maka F(a) ≤ F(b) F adalah fungsi yang kontinu dari kanan. Artinya, untuk setiap b dan setiap barisan yang menurun bn, n≥1, yang konvergen ke b,

Contoh Hitunglah P(X<3) P(X=1) P(X>1/2) P(2<X≤4)

Bila diketahui fungsi sebaran kumulatif peubah acak diskret Y adalah sebagai berikut: Hitunglah : a. P(Y>2) b. P(1≤Y≤3) c. P(Y=2) y 1 2 3 F(y) 0.2 0.5 0.8 1.0