Peubah Acak Kontinu.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
STATISTIKA DISTRIBUSI PROBABILITAS
Advertisements

SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK
BAB IV LIMIT DAN KEKONTINUAN FUNGSI
LIMIT DAN KEKONTINUAN.
Peubah acak khusus.
Prinsip Inklusi-Eksklusi
Peubah Acak.
DISTRIBUSI PELUANG.
Nilai Harapan.
Distribusi Probabilitas
UJI KOMPETENSI 1.
Distribusi Probabilitas Kontinu()
Bab 5. Probabilitas Diskrit
Distribusi Variabel Acak Kontiyu
DISTRIBUSI PELUANG STATISTIKA.
Proses Stokastik Semester Ganjil 2013/2014
Peluang Bersyarat.
Peubah Acak Kontinu Pertemuan Kesebelas Fungsi Kepekatan Peluang
NILAI HARAPAN (HARAPAN MATEMATIK)
Pembangkit Random Number
Peubah Acak dan Distribusi Peluang Kontinu
Pembangkitan Peubah Acak Kontinu
Pertemuan Keempatbelas
Beda Setangkup (Symmetric Difference)
Distribusi Peluang Kuswanto, 2007.
Fungsi Kepekatan Probabilitas (Probability Density Function)
F2F-7: Analisis teori simulasi
Pertemuan 26 RUANG METRIK.
Materi Pokok 04 PENDUGAAN TITIK Konsep Dasar pendugaan titik
NILAI HARAPAN DAN MOMEN
Probabilitas dan Statistika BAB 2 Peubah acak dan distribusi peluang
PENDUGAAN SELANG (INTERVAL) NILAI TENGAH
UJI KEBAIKAN SUAI DENGAN PARAMETER DIKETAHUI
TRANSFORMASI PEUBAH ACAK-ACAK
1 Pertemuan 04 Peubah Acak Diskrit dan Sebaran Peluang Matakuliah: I0262 – Statistik Probabilitas Tahun: 2007 Versi: Revisi.
SEBARAN NORMAL.
Soal Distribusi Kontinu
DISTRIBUSI PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI SAMPLING
SEBARAN PELUANG BERSAMA 2
DISTRIBUSI PELUANG.
SEBARAN FUNGSI PEUBAH ACAK
DISTRIBUSI PROBABILITAS
PTP: Peubah Acak Kontinu Pertemuan ke-6/7
Statistika Matematika I
DISTRIBUSI SELISIH PROPORSI
Peubah Acak Oleh : Asep Ridwan Jurusan Teknik Industri FT UNTIRTA.
Variabel Acak dan Distribusi Probabilitas
Sebaran Peluang (II) Pertemuan 4
Fungsi Probabilitas Kumulatif (Fungsi Sebaran) Untuk Satu Peubah Acak
MOMEN DAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN
2. PROSES STOKASTIK.
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
SEBARAN PEUBAH ACAK KONTINU KHUSUS 2
BEBERAPA CONTOH FUNGSI KEPEKATAN PELUANG (PROBABILITAS)
SEBARAN GAMMA DAN KHI-KUADRAT.
Pertemuan 09 Peubah Acak Diskrit
Fungsi Probabilitas Kumulatif (Fungsi Sebaran) Peubah Acak Ganda
Pertemuan 04 Peubah Acak Diskrit dan Sebaran Peluang
SEBARAN PEUBAH ACAK KONTINU KHUSUS 1
D0124 Statistika Industri Pertemuan 12 dan 13
Peubah Acak Kontinu.
Distribusi Peluang Kontinu
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSI PELUANG
Distribusi Peluang Kontinu
Peubah Acak (Random Variable) IV (kasus Peubah Kontinyu)
Pembangkitan Peubah Acak Kontinyu I
1. TEORI PENDUKUNG 1.1 Pendahuluan 1.2 Variabel acak
Peubah Acak (Random Variable) III
2. PROSES STOKASTIK.
Transcript presentasi:

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} =

Contoh 1. Misalkan bahwa X adalah peubah acak yang kontinu dengan fungsi kepekatan peluang a. berapa nilai C ? b. Hitung P{X > 1}

2. Banyaknya waktu, dalam jam, fungsi komputer sebelum rusak adalah peubah acak kontinu dengan fungsi kepekatan peluang a. Berapa peluang bahwa komputer akan berfungsi antara 50 sampai 150 jam sebelum rusak? b. berapa peluang bahwa komputer akan berfungsi kurang dari 100 jam

Peubah Acak Kontinu Khusus Peubah Acak Seragam (Uniform) Peubah acak X dikatakan menyebar secara seragam pada interval (0,1) jika fungsi kepekatan peluangnya adalah

Sehingga, misalkan untuk 0<a<b<1 Secara umum, kita katakan bahwa X peubah acak seragam pada interval (,) jika fungsi kepekatan peluangnya adalah

Fungsi sebaran peubah acak seragam pada interval (,) adalah

Contoh 1. Jika X menyebar secara seragam pada (0,10), hitung peluang a. X < 3 b. X > 6 c. 3 < X < 8

2. Bus - bus datang di pemberhentian bus tertentu pada interval 15 menit dimulai dari pukul 7.00 pagi. Jadi bus – bus tersebut berhenti pada pukul 7, 7:15, 7:30, 7:45 dan seterusnya. Jika penumpang datang pada pemberhentian pada suatu waktu yang menyebar seragam antara 7:00 dan 7:30, hitung peluang bahwa dia menunggu a. kurang dari 5 menit untuk sebuah bus b. lebih dari 10 menit untuk sebuah bus

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. Peubah Acak Eksponensial Peubah acak kontinu yang memiliki fungsi kepekatan peluang dikatakan peubah acak eksponensial dengan parameter . Fungsi sebaran kumulatif dari peubah acak eksponensial adalah :

Contoh : Misalkan bahwa lama panggilan telepon dalam menit adalah peubah acak eksponensial dengan parameter =1/10. Jika seseorang datang secara tiba – tiba pada wartel, hitung peluang bahwa dia akan menunggu a. lebih dari 10 menit b. antara 10 sampai 20 menit

Soal -soal X adalah peubah acak dengan fungsi kepekatan peluang a. berapa nilai c b. bagaimana fungsi sebaran kumulatif dari X?

2. Suatu sistem dengan satu unit yang original dan satu spare partnya dapat berfungsi selama X yang acak. Jika fungsi kepekatan X diberikan (dalam bulan) oleh berapa peluang bahwa sistem akan berfungsi paling tidak 5 bulan

3. Fungsi kepekatan peluang dari X, waktu hidup dari alat elektronik tertentu (dalam jam) diberikan persamaan berikut a. Hitung P{X>20} b. Cari fungsi sebaran kumulatif dari X

4. Misalkan tinggi laki – laki dalam kelas tertentu adalah peubah acak normal dengan parameter  = 71 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?

5. Waktu (dalam jam ) yang diperlukan untuk memperbaiki mesin adalah peubah acak eksponensial dengan parameter =1/2. a. Berapa peluang bahwa waktu perbaikan lebih dari 2 jam? b. Berapa peluang bersyarat bahwa perbaikan membutuhkan waktu minimal 10 jam bila diketahui bahwa durasi perbaikan melebihi 9 jam?

6. Misalkan X mempunyai fungsi kepekatan peluang sebagai berikut a. Carilah c b. Carilah F(x) c. Gambarkan f(x) dan F(x)

d. Gunakan F(x) dari (b) untuk mencari F(-1), F(0) dan F(1) e. Hitung P(0 ≤ X ≤ 0.5 7. 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)

8. 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