ATURAN BAYES Aturan Bayes merupakan perluasan dari penggunaan hukum probabilitas kondisional. Aturan Bayes untuk 2 events.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Peluang.
Advertisements

Konsep Dasar Probabilitas
BAGIAN - 8 Teori Probabilitas.
Bab 4 Basic Probability Business Statistics, A First Course (4e) © 2006 Prentice-Hall, Inc.
Statistika dan probabilitas
Tugas Praktikum 1 Dani Firdaus  1,12,23,34 Amanda  2,13,24,35 Dede  3,14,25,36 Gregorius  4,15,26,37 Mirza  5,16,27,38 M. Ari  6,17,28,39 Mughni.
KONSEP DASAR PROBABILITAS

BAGIAN II Probabilitas dan Konsep-Konsep Dasar Probabilitas
Peluang
Aria Gusti TEORI PROBABILITAS Aria Gusti
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Bab 4 Probabilitas.
STRUKTUR DISKRIT PROBABILITAS DISKRIT PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER
PROBABILITAS Indah Purnama Sari, SKM, MKM Jurusan Kesehatan Masyarakat
Probabilitas Sheldon M Ross, Introduction Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 2004 Oliver C. Ib, Fundamentals of Applied Probability.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Bab 6B Distribusi Probabilitas Pensampelan
Modul 10 Statistik & Probabilitas
DALIL-DALIL PROBABILITAS (SSTS 2305 / 3 sks)
1 Nilai rapot Adlina pada semester ganjil adalah sebagai berikut :
Tugas: Power Point Nama : cici indah sari NIM : DOSEN : suartin marzuki.
Bab 8B Estimasi Bab 8B
DISTRIBUSI PELUANG.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Probabilitas & Distribusi Probabilitas
Pertemuan 18 Pendugaan Parameter
TEORI PROBABILITAS.
Probabilita Tujuan pembelajaran :
Peluang.
Kuliah ke 12 DISTRIBUSI SAMPLING
Peluang Diskrit.
Decision Tree & Utility Theory
Probabilita Tujuan pembelajaran :
KONSEP PROBABILITAS, DALIL BAYES, NILAI HARAPAN
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Bahan Kuliah IF2091 Struktur Diskrit
VARIABEL RANDOM.
Probabilitas Bagian 2.
BAB XII PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas) (Pertemuan ke-27)
BAGIAN - 8 Teori Probabilitas.
Dasar probabilitas.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
PROBABILITAS/PELUANG
PROBABILITAS (PELUANG)
Bahan Kuliah IF2120 Matematika Diskrit
Pohon (bagian ke 6) Matematika Diskrit.
DISTRIBUSI PELUANG Pertemuan ke 5.
Fungsi distribusi dari Y adalah : G(y)=Pr(Y≤y)=Pr(u(X ≤y)=Pr(X≤w(y))=
Conditional Probability Bayes Theorem And Independence
Pertemuan 05 Sebaran Peubah Acak Diskrit
Part 2 Menghitung Probabilitas
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas)
KONSEP DASAR PROBABILITAS
TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS)
Review probabilitas (1)
Tutun Juhana Review probabilitas Tutun Juhana
Tutun Juhana Review probabilitas Tutun Juhana
KONSEP DASAR PROBABILITAS
4 Probabilitas Peluang Bersyarat Kejadian Saling Bebas
PROBABILITAS.
BAB XII PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas) (Pertemuan ke-27)
BAB 8 teori probabilitas
PROBABILITAS BERSYARAT
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Transcript presentasi:

ATURAN BAYES Aturan Bayes merupakan perluasan dari penggunaan hukum probabilitas kondisional. Aturan Bayes untuk 2 events.

Contoh. Ada 2 perusahaan memproduksi printer yakni perusahaan Alamo Ribbon dan perusahaan South Jersey. Perusahaan Alamo Ribbon menghasilkan 65% dengan tingkat kerusakan 8% dan perusahaan South Jersey menghasilkan 35% dengan tingkat kerusakan 12%. Seorang konsumen membeli printer yang baru. Berapa probabilitas bahwa perusahaan Alamo memproduksi printer tersebut Berapa probabilitas bahwa perusahaan South memproduksi printer tersebut Kemudian printer diuji dan menunjukkan bahwa printer tersebut rusak, Perusahaan Alamo Ribbon menghasilkan 65% dan perusahaan South Jersey menghasilkan 35%. Ini disebut dengan prior probability, karena probabilitas tersebut didasarkan pada informasi yang sebenarnya. Dengan adanya informasi tingkat kerusakan, maka hal ini merubah probabilitas, karena satu perusahaan menghasilkan tingkat kerusakan yang lebih tinggi dbandingkan dengan perusahaan yang lain. Bagaimana informasi baru tersebut merubah probabilitas awal? Berikut ini disajikan table

CONDITIONAL PROBABILITY POSTERIOR/REVISED PROBABILITY Ada 2 perusahaan memproduksi printer yakni perusahaan Alamo Ribbon dan perusahaan South Jersey. Perusahaan Alamo Ribbon menghasilkan 65% dengan tingkat kerusakan 8% dan perusahaan South Jersey menghasilkan 35% dengan tingkat kerusakan 12%. EVENT PRIOR PROBABILITY CONDITIONAL PROBABILITY JOINT PROBABILITY POSTERIOR/REVISED PROBABILITY Alamo 0.65 0.08 0.052 0.553 South 0.35 0.12 0.042 0.447 P(Rusak) =0.094 Soal. Mesin A, B, dan C menghasilkan 2 produk yang sama (X dan Y). Untuk kedua produk, mesin A memproduksi 60%, B menproduksi 30%, dan C memproduksi 10%. Mesin A menghasilkan 40% produk X, Mesin B menghasilkan 50% produk X, dan Mesin C menghasilkan 70% produk X Tentukan revised/posterior probability bahwa produk X diproduksi dari mesin A, B, atau C.

4.9. Menggunakan Hukum Perkalian dengan beberapa percobaan. Hukum perkalian dalam probabilitas digunakan untuk memecahkan joint probability atau intersections. Kondisi ini menjadi lebh sulit dengan memasukkan beberapa percobaan. Misalnya,11% dari pemirsa TV menonton Dunia dalam berita. Probabilitas melakukan wawancara kepada 3 pemirsa TV secara random dan menemukan bahwa pemirsa pertama menonton dunia dalam berita, pemirsa kedua tidak menonton, dan pemirsa ketiga menonton adalah: P(DDB1 n notDDB2 n DDB3) Oleh karena pemirsa kedua yang tidak menonton DDB tidak disebut dengan jelas, maka urutannya sebaga berkut: Urutan 1 (DDB1) (DDB2) (notDDB3) Urutan 2 (DDB1) (notDDB2) (DDB3) Urutan 3 (notDDB1) (DDB2) (DDB3) Ada 2 kelompok dalam masalah penentuan probabilitas dengan tanpa penyebutan urutan kejadian sebaga berikut: Masalah dengan penggantian Masalah tanpa penggantian

Masalah dengan penggantian Dalam probabilitas ketika events bersfat independent, maka probabilitas outcome tertentu tidak tergantung kepada outcome event lain. Dalam hal ini probabilitas dibobot dengan jumlah cara outcome terjadi. Contoh. Suatu eksperimen terhadap pelemparan 3 koin, berapa probabilitas pelemparan 3 koin dan memperoleh muka depan?. Outcome dapat terjadi dengan memperoleh muka depan pada koin pertama, muka belakang pada koin kedua dan ketiga. Joint probability: P(H1 n T2 n T3) atau P(H1) * P (T2) * P(T3)= 1/2 *1/2 *1/2 = 1.8 Jadi setiap urutan memberikan proabilitas= 1/8. Total probabilitas untuk memperoleh muka depan dalam 3 koin adalah 3 *1/8 = 3/8 dengan perincian: P(H1 n T2 n T3)= 1/2 *1/2 *1/2 =1/8 P(T1 n H2 n T3) = 1/2 *1/2 *1/2 = 1/8 P(T1 n T2 n H3) = 1/2 *1/2 *1/2 =1/8

Selain melakukan perincian, maka metode lain yang dapat digunakan adalah dengan KOMBINASI dengan rumus: Contoh. Perusahaan VCR memproduksi produk tahun 2013 dengan tingkat kerusakan 3%. Jika 5 unit produk tersebut diambil secara acak, dari 5 negara dan dilakukan pengujian. berapa probabilitas 2 diantaranya adalah rusak? Asumsi setiap produk dproduksi secara independen satu dengan lainnya. D1 n D2 n G3 n G4 n G5 Oleh karena produk diproduksi secara independen, maka probabilitas memperoleh 2 produk pertama yang rusak dan 3 produk dalam kondisi baik adalah (0.3)(0.3)(0.97) (0.97) (0.97) = 0.00082 Berapa cara untuk memperoleh 2 produk yang rusak dari 5 produk?

D1 n D2 n G3 n G4 n G5 D1 n G2 n D3 n G4 n G5 D1 n G2 n G3 n D4 n G5 D1 n G2 n G3 n G4 n D5 G1 n D2 n D3 n G4 n G5 G1 n D2 n G3 n D4 n G5 G1 n D2 n G3 n G4 n D5 G1 n G2 n D3 n D4 n G5 G1 n G2 n D3 n G4 n D5 G1 n G2 n G3 n D4 n D5 Dengan menggunakan kombinasi sebagai berikut:

Masalah tanpa penggantian Jika events tidak bersiat independen, maka hokum perkalian umum digunakan menentukan joint probability. Jika jumlah percobaan lebih dari 1, maka urutan harus diperhitungkan dalam penentuan probabilitas Contoh. Penarikan 3 kartu tanpa pengembalian dari setumpuk kartu, maka probabilitas bahwa pengambilan 1 kartu adalah king adalah K1 n N2 n N3 4/52 * 48/51 * 47/50 =0.06805 N1 n K2 n N3 48/52 * 4/51 * 47/50 =0.06805 N1 n N2 n K3 48/52 * 47/51 * 4/50 =0.06805 Dengan demikian, total probabilitas memperoleh 1 king adalah 3 * 0.06805 = 0.20415

Soal. Ada 50 tv sejenis disimpan digudang dan 5 dari tv tersebut rusak dengan tanpa label. Jika pegawai gudang mengambil secara random 4 tv tanpa pengembalian, maka berapa proabbilitas 2 tv yang terpilih asalah rusak? D1 n D2 n G3 n G2 = 5/50 * 4/49 * 45/48 * 44/47 = 0.007165 D1 n G2 n D3 n G2 = 5/50 * 45/49 * 4/48 * 44/47 = 0.007165 D1 n G2 n G3 n D2= 5/50 * 45/49 * 44/48 * 4/47 = 0.007165 G1 n D2 n D3 n G2= 45/50 * 5/49 * 4/48 * 44/47 = 0.007165 G1 n D2 n G3 n D2= 45/50 * 5/49 * 44/48 * 4/47 = 0.007165 G1 n G2 n D3 n D2= 45/50 * 44/49 * 5/48 * 4/47 = 0.007165 Total probabilitas = 6 * (0.007165) = 0.04299