DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 2

Slides:



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

EKSPEKTASI DAN VARIANSI
DISTRIBUSI DISKRIT DAN KONTINYU
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
STATISTIKA DISTRIBUSI PROBABILITAS
Distribusi Beta, t dan F.
Distribusi Chi Kuadrat, t dan F
Distribusi Probabilitas Diskrit dan Kontinu
PROBABILITAS BERSYARAT DAN EKSPEKTASI BERSYARAT
Distribusi Normal Simetris Mean, Median and Modus f(x) sama
Motivation 9:30 Prinsip prosedur statistika: Random sampel
4. PROSES POISSON Prostok-4-firda.
Pendahuluan Landasan Teori.
BEBERAPA EKSPEKTASI KHUSUS
Oleh: Ridwan Najmi Fauzi TTNR4
VARIABEL RANDOM.
DISTRIBUSI PROBABILITAS MARGINAL & BERSYARAT
Distribusi Gamma dan Chi Square
Departemen Teknik Industri FTI-ITB TI2131 TEORI PROBABILITAS Bagian 5 – DISTRIBUSI KONTINYU Laboratorium Sistem Produksi 2004.
Dasar probabilitas.
TRANSFORMASI VARIABEL RANDOM DISKRIT
DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
DISTRIBUSI GAMMA Agung Kurniawan Resti Ekaningtyas
DISTRIBUSI DARI FUNGSI VARIABEL RANDOM
Distribusi Variable Acak Kontinu
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
F2F-7: Analisis teori simulasi
Bab 8C Estimasi Bab 8C
PENERAPAN PELUANG by Andi Dharmawan.
DISTRIBUSI TEORITIS.
Soal Distribusi Kontinu
TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
DISTRIBUSI PROBABILITAS
Distribusi Normal.
Distribusi Normal.
Fungsi Distribusi normal
Statistika- Kuliah 08 DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 1
DISTRIBUSI SAMPLING STATISTIK
DISTRIBUSI KONTINYU.
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
Statistika Industri Week 2
Distribusi Probabilitas
Probabilitas dan Statistika BAB 5 Distribusi Peluang Kontinu
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
MOMENT GENERATING FUNCTION
PROBABILITAS VARIABEL KONTINYU
TUGAS MANDIRI DIKUMPULKAN RABU, 6 APRIL 2011
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
SEBARAN PEUBAH ACAK KONTINU KHUSUS 1
1.3 Distribusi Probabilitas Kontinu
Bagian 5 – DISTRIBUSI KONTINYU Laboratorium Sistem Produksi 2004
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 1
Analisa Data Statistik Chap 6: Distribusi Probabilitas Kontinu
HARGA HARAPAN.
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Kontinyu
Distribusi Variabel Acak Kontiyu
BAB 10 DISTRIBUSI PROBABILITAS Pada berbagai peristiwa dalam probabilitas jika frekuensi percobaannya banyak, maka untuk peristiwa yang bersifat independent.
Distribusi Probabilitas
HARGA HARAPAN.
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
Distribusi Poisson Suatu eksperimen yang menghasilkan jumlah sukses yang terjadi pada interval waktu spesifik dikenal sebagai eksperimen Poisson. Interval.
Distribusi Teoritis Variabelacak Kontinu
1. TEORI PENDUKUNG 1.1 Pendahuluan 1.2 Variabel acak
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
. Distribusi Binomial adalah suatu distribusi probabilitas yang dapat digunakan bilamana suatu proses sampling dapat diasumsikan sesuai dengan proses.
Distribusi Teoritis Variabel Acak Kontinu
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
Transcript presentasi:

DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU TEORITIS 2 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-12

Distribusi Gamma dan Distribusi Eksponensial Selain distribusi normal, salah satu distribusi yang banyak digunakan dalam statistika, khususnya proses stokastik, adalah distribusi eksponensial. Distribusi eksponensial adalah salah satu kasus khusus dari distribusi gamma. Definisi 1: Fungsi gamma didefinisikan oleh: untuk  > 0 Fungsi gamma ini adalah fungsi rekursif di mana (n) = (n-1)!

Distribusi Gamma Variabel random kontinu X memiliki sebuah distribusi gamma, dengan parameter  dan , jika fungsi densitasnya diberikan oleh: di mana  > 0,  > 0. Pada saat  = 1, distribusi gamma mengambil suatu bentuk khusus yang dikenal sebagai distribusi eksponensial.

Distribusi Eksponensial Variabel random kontinu X memiliki sebuah distribusi eksponensial, dengan parameter , jika fungsi densitas (pdf)-nya diberikan oleh: di mana  > 0.

Rataan dan Variansi Distribusi Gamma dan Eksponensial Teorema : Mean dan variansi distribusi gamma adalah:  =  dan 2 = 2 Korolari : Mean dan variansi distribusi eksponensial adalah:  =  dan 2 = 2

Hubungan distribusi Poisson, Eksponensial, dan Gamma Pada suatu kejadian yang mengikuti proses Poisson, waktu antar kejadian (atau waktu kejadian pertama atau ke-1 dari kejadian terakhir, karena sifatnya yang memoryless) tersebut akan berdistribusi eksponensial. Sedangkan waktu sampai terjadinya kejadian ke- akan berdistribusi gamma.

Contoh Hubungan Dist. Poisson, Eksponensial, dan Gamma 1. Sebuah panel elektronik terdiri atas 5 buah switch identik yang bekerja secara paralel. Waktu yang dibutuhkan sampai sebuah switch harus diganti berdistribusi eksponensial dengan rataan 5 tahun. Berapa probabilitas setelah 10 tahun, masih terdapat dua switch original pada panel elektronik tersebut? 2. Jumlah panggilan telepon yang diterima oleh sekretaris lab. POSI per jam mengikuti distribusi Poisson dengan parameter  = 6. Berapa probabilitas dibutuhkan waktu selama 1 menit sampai terdapat 2 panggilan telepon?