Distribusi Probabilitas Diskrit BINOMIAL

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
Advertisements

Analisa Data Statistik Chap 5: Distribusi Probabilitas Diskrit
Analisa Data Statistik Chap 5: Distribusi Probabilitas Diskrit
Distribusi Peluang Diskrit
Bab 4. Variabel Acak dan Distribusi Probabilitas
MODUL 13 Distribusi Binomial
DISTRIBUSI TEORITIS PROBABILITAS
DISTRIBUSI PELUANG.
BAB XIII Distribusi Binomial
STATISTIK PROBABILITAS
DISTRIBUSI TEORITIS.
VARIABEL RANDOM.
DISTRIBUSI BINOMIAL & DISTRIBUSI MULTINOMIAL
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
DISTRIBUSI TEORETIS.
BAB IX DISTRIBUSI TEORITIS
Bab 5. Probabilitas Diskrit
FUNGSI PROBABILITAS Pertemuan ke 6.
DISTRIBUSI TEORETIS Tujuan :
Distribusi Hipergeometrik Distribusi Poisson.
DISTRIBUSI DARI FUNGSI VARIABEL RANDOM
DISTRIBUSI POISSON.
RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRIT
Variabel Acak Diskrit dan Distribusinya
F2F-7: Analisis teori simulasi
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
PROBABILITY DISTRIBUTION FUNCTION (PDF) dan cumulatif distribution function (cdf) untuk kasus DISKRIT RIPAI, S.Pd., M.Si.
Distribusi Variabel Acak
DISTRIBUSI PROBABILITAS / PELUANG
DISTRIBUSI PROBABILITAS diskrit
(PROBABILITAS LANJUTAN) DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI GEOMETRIK & HIPERGEOMETRIK
Kuliah Biostatistika Deskriptif
Bagian 4 – DISTRIBUSI DISKRIT Laboratorium Sistem Produksi 2004
DISTRIBUSI PROBABILITAS
PROBABILITY DISTRIBUTION FUNCTION (PDF) dan cumulatif distribution function (cdf) untuk kasus DISKRIT RIPAI, S.Pd., M.Si.
BAB IV. DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
Statistik dan Probabilitas
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
Distribusi Probabilitas
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1
Distribusi binomial Distribusi binomial
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
Distribusi Teoritis Peluang Diskrit
KELOMPOK 1 ANNE INDRIYUNI ( ) FITRIA APRILIANTI ( )
BINOMIAL & HIPERGEOMETRI
DISTRIBUSI Hipergeometrik
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2
DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM “DISKRIT” KHUSUS “ Bernoulli ” PMtk III B
Distribusi dan Teknik Sampling
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
DISTRIBUSI-DISTRIBUSI TEORITIS
RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRIT
Distribusi Probabilitas Variabel Acak Diskrit
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET
DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM DISKRIT
BAB 10 DISTRIBUSI PROBABILITAS Pada berbagai peristiwa dalam probabilitas jika frekuensi percobaannya banyak, maka untuk peristiwa yang bersifat independent.
Bagian 4 – DISTRIBUSI DISKRIT Laboratorium Sistem Produksi 2004
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
DISTRIBUSI PROBABILITAS TEORITIS
Peubah Acak (Random Variable) III
Konsep Probabilitas.
DISTRIBUSI PROBABILITAS YANG UMUM
PENDEKATAAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI HIPERGEOMETRIS Kelompok 4 Sitti Balqies Gande Yulinda Adam Fadilla Hasan.
. Distribusi Binomial adalah suatu distribusi probabilitas yang dapat digunakan bilamana suatu proses sampling dapat diasumsikan sesuai dengan proses.
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT (1)
DISTRIBUSI BINOMIAL Suatu percobaan binomial yang diulang sebanyak n kali dengan P(sukses) = P(S) = p dan P(gagal) = P(G) = 1 – p = q adalah tetap pada.
Transcript presentasi:

Distribusi Probabilitas Diskrit BINOMIAL Andre Erlangga (672009 ) Hendra Setia Budi (672009326) Jack Zakharia (672009283) Vinsensius William (672009038) Mariska Regina (672009002)

Percobaan Bernoulli (1) Satu atau serangkaian eksperimen dinamakan eksperimen Binomial bila dan hanya bila eksperimen yang bersangkutan terdiri dari percobaan-percobaan Bernoulli (percobaan-percobaan Binomial ).

Percobaan Bernoulli (2) Suatu percobaan dinamakan percobaan Bernoulli (Bernoulli trial) bila dan hanya bila memiliki ciri-ciri sebagai berikut : Tiap percobaan dirumuskan dengan ruang sampel { S, G }. Dengan kata lain, tiap percobaan hanya memiliki 2 hasil : sukses (S) dan gagal (G) Probabilitas sukses pada tiap-tiap percobaan haruslah sama dan dinyatakan dengan p Setiap percobaan harus bersifat independen Jumlah percobaan yang merupakan komponen eksperimen binomial harus tertentu

Distribusi Binomial Sebuah variabel random, X, menyatakan jumlah sukses dari n percobaan Bernoulli dengan p adalah probabilitas sukses untuk setiap percobaan , dikatakan mengikuti distribusi (diskrit) probabilitas binomial dengan parameter n (jumlah sukses) dan p (probabilitas sukses). Sedangkan q (probabilitas gagal). Selanjutnya, variabel random X disebut variabel random binomial.

Fungsi Probabilitas Binomial Bila sebuah eksperimen terdiri dari n percobaan Bernoulli dengan probabilitas p bagi sukses dan q bagi gagal pada tiap-tiap percobaan, maka fungsi probabilitas variabel random x dapat dinyatakan sebagai berikut : dimana x adalah 0,1,2,3,…., n P ( S=x ) = C n,x px qn-x

Contoh: (1) Suatu kotak berisi 10 buah bola pingpong, 3 diantaranya berwarna merah (selainnya berwarna bukan merah). Terhadap bola pingpong yang terdapat dalam kotak tadi, dilakukan percobaan sbb : Diambil sebuah bola pingpong dari kotak tersebut dan dilihat warnanya, kemudian bola pingpong tadi dikembalikan ke kotak semula. Pengambilan ini dilakukan sebanyak 4 kali. Dari ke 4 pengambilan bola tersebut, berapa besar probabilitas 3 bola merah yang terambil ?

Penyelesaian: (1) Percobaan ini memenuhi kriteria Distribusi Binomial (termasuk percobaan Bernoulli) karena memiliki ciri-ciri diantaranya : probabilitas sukses (terambilnya bola merah) pada tiap-tiap percobaan (pengambilan bola) adalah sama (p=3/10).

Penyelesaian: (2) Probabilitas 3 bola merah terambil  dapat dicari dengan menggunakan rumus fungsi Probabilitas Binomial : P ( S = x ) = C n,x px qn-x n = 4 p=3/10 x = 3 q=1-p=7/10

Penyelesaian: (3) Sehingga di peroleh : P(S=3) = C 4,3 (3/10)3 (7/10) 4-3 = . (3/10)3 (7/10) 1 = . (27/1000) (7/10) = 756/10000 = 0,0756 4! 3!(4-3)! 4 . 3! 3! . 1

Secara Umum : Jumlah Sukses x Probabilitas P(x)

Contoh : (2) Sebuah sistem produksi menghasilkan produk dari dua mesin A dan B dengan kecepatan yang sama. Diambil 5 produk dari lantai produksi dan nyatakan X sebagai jumlah produk yang dihasilkan dari mesin A?

Penyelesaian: (1) = . (1/2) 2 (1/2) 3 n = 5 ; x = 2 ; p = ½ (dari pilihan A-B) q = 1-p = ½ P(S=2) = C 5,2 . (1/2) 2 (1/2) 5-2 = . (1/2) 2 (1/2) 3 = . (1/2) 2 +3 = 10 . (1/32) = 10 / 32 = 0.3125 5! 2! (5-2)! 5 . 4 . 3! 2! 3!

Penentuan nilai probabilitas dari probabilitas kumulatif Distribusi probabilitas kumulatif binomial dan distribusi probabilitas variabel random binomial A, jumlah produk yang dihasilkan oleh mesin A (p=0.5) dalam 5 produk yang diambil.

The End