Teori Peluang Kuswanto-2013.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Peluang.
Advertisements

Teori Peluang Kuswanto-2012.
Probabilitas Sheldon M Ross, Introduction Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 2004 Oliver C. Ib, Fundamentals of Applied Probability.
Pertemuan 12 MODEL PROBABILISTIK
TEORI PROBABILITAS Pertemuan 26.
Teori Peluang Kuswanto-2013.
TEORI PROBABILITAS.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
BAGIAN - 8 Teori Probabilitas.
BAB 12 PROBABILITAS.
Bab 8 TEORI PROBABILITAS.
PROBABILITAS.
Teori Peluang Kuswanto-2007.
Pertemuan 03 Teori Peluang (Probabilitas)
© 2002 Prentice-Hall, Inc.Chap 4-1 Bab 4 Probabilitas.
PROBABILITA (PROBABILITY)
Pertemuan 05 Sebaran Peubah Acak Diskrit
Bab 2 PROBABILITAS.
Ruang Contoh dan Peluang Pertemuan 05
Pertemuan 07 Peluang Beberapa Sebaran Khusus Peubah Acak Kontinu
Statistika Mulaab,S,si M.kom Lab CAI Teknik Informatika xxxx Website Kuliah : mulaab.wordpress.com.
Review Probabilitas (pertemuan 8)
DASAR-DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
BAB 2 PROBABILITAS.
Modul X Probabilitas.
DISTRIBUSI BINOMIAL.
BAB 2 PROBABILITAS.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Teori Peluang.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Modul VII. Konsep Dasar Probabilitas
KONSEP DASAR PROBABILITAS
KONSEP DAN HUKUM PROBABILITAS
D0124 Statistika Industri Pertemuan 7 dan 8
Peluang Kania Evita Dewi. Peluang Kania Evita Dewi.
Teori Peluang / Probabilitas
BAB I PROBABILITAS.
TEORI PROBABILITAS.
Teori Peluang Statistik dan Probabilitas
PERMUTASI & KOMBINASI PROBABILITAS.
Konsep Dasar Peluang Pertemuan 5 & 6.
BAB 6 PROBABILITAS.
Statistika Chapter 4 Probability.
TEORI PROBABILITAS.
Pengujian Hipotesis (I) Pertemuan 11
Materi Pasca UTS Pengantar Probabilitas (1 )
DISTRIBUSI BINOMIAL.
Probabilitas & Distribusi Probabilitas
TEORI PROBABILITAS.
Teori Peluang Kuswanto-2011.
PROBABILITAS DAN STATISTIKA - 3
PROBABILITY.
KONSEP DASAR PROBABILITAS
LESSON 5.
PROBABILITAS.
BAB 8 teori probabilitas
STATISTIKA DAN PROBABILITAS
PROBABILITAS BERSYARAT
PROBABILITAS.
TEORI PROBABILITAS by WAHYUYANTI (WYT)
T. Yudi Hadiwandra, M.Kom WA: PROBABILITAS DAN STATISTIK Code : h87p4t
T. Yudi Hadiwandra, M.Kom WA: PROBABILITAS DAN STATISTIK Code : h87p4t
BAB 2 Peluang.
STATISTIKA DAN PROBABILITAS (CIV -110)
Pengantar Probabilitas
KONSEP DASAR PROBABILITAS
Probability IIntroduction to Probability ASatisfactory outcomes vs. total outcomes BBasic Properties CTerminology IICombinatory Probability AThe Addition.
1 PROBABILITAS Himawan Arif S STIE Bank BPD Jateng Sesi 2 & 3.
Transcript presentasi:

Teori Peluang Kuswanto-2013

Peluang Peluang atau probabilitas merupakan ukuran ketidakpastian dari suatu kejadian. Segala sesuatu yang ada di dunia ini mengandung ketidakpastian, seperti cuaca, hasil panen, keadaan ekonomi, harga pupuk, nilai tukar rupiah, dsb. Yang pasti hanyalah ketidakpastian itu sendiri.

Ruang contoh Ruang contoh adalah semua kemungkinan hasil suatu percobaan. Beberapa percobaan suatu fenomena, akan menyusun variasi dalam hasil atau outcomenya. Setiap kemungkinan hasil dari suatu ruang contoh disebut unsur, anggota ruang contoh atau titik contoh.

Kejadian Kejadian (event) adalah sebaran himpunan bagian dari ruang contoh. Kejadian sederhana, bila dapat dinyatakan sebagai sebuah himpunan yang terdiri dari satu titik contoh, sedang kejadian majemuk merupakan gabungan beberapa kejadian sederhana.

Contoh kejadian peristiwa bertemunya kita dengan seorang petani di desa Jatirejo makin tinggi frekuensi, makin besar peluang untuk bertemu dengan satu orang dari kelas itu Hubungan antara kejadian dan ruang contohnya dapat digambarkan dengan Diagram Venn.

Diagram Venn : kejadian dan ruang contoh S B A C

Operasi Himpunan Gabungan (Union) Irisan (intersepsi) Komplemen AUB = { x I x anggota A atau x angota B} Irisan (intersepsi) A∩B = { x I x Є A dan x Є B Komplemen AC = { x I x bukan anggota A}

Operasi himpunan S S A B A B A∩B AUB A AC

Mencacah titik contoh Ruang contoh berisi titik-titik contoh. Kita akan dapat memecahkan masalah peluang dengan mencacah banyaknya titik dalam ruang contoh tanpa mendaftar dulu unsur-unsurnya. Seringkali kita mempunyai ruang contoh yang unsurnya adalah semua kemungkinan susunan kelompok benda. Atau mungkin kita bertanya berapa banyak urutan yang mungkin, bila kita mengambil 2 kupon lotre dari 20 kupon. Suatu susunan yang dibentuk oleh keseluruhan atau sebagian dari sekumpulan benda disebut permutasi.

Permutasi Banyaknya permutasi n benda adalah n! (n faktorial) Contoh : huruf a, b, c mempunyai (3) (2) (1) = 6 permutasi Huruf a, b, c, d mempunyai 4! = 4.3.2.1 = 24 Banyaknya permutasi akibat pengambilan r benda dari n benda berbeda adalah n! nPr = -------------- (n - r)!

Contoh Seorang penyuluh pertanian lapangan, ingin menjadwal 3 kali kunjungan ke 3 desa terpencil. Dia hanya mempunyai 5 hari kerja untuk itu, senin sampai jumat. Berapa banyak cara yang mungkin? Jawab : Dari soal tersebut n = 5 (senin, selasa, rabu, kamis, jumat) dan r = 3 (kunjungan ke desa 1, 2 dan 3),maka 5P3 = 5!/(5-3)! = 5.4.3 = 60.

Contoh permutasi Banyaknya permutasi n benda yang berbeda yang disusun dalam suatu lingkaran adalah (n - 1)! Contoh, berapa kemungkinan 5 tanaman cemara kipas dapat ditanam melingkar? Jawab (5-1)! = 24 cara.

Kombinasi Dalam banyak masalah kita ingin mengetahui banyaknya cara mengambil r benda dari n benda tanpa memperhatikan urutannya. Pengambilan demikian disebut kombinasi. Kombinasi membuat sekatan dengan 2 sel. Satu sel berisi r benda yang dipilih dan sel yang lain berisi n - r benda yang tidak terpilih. Banyaknya kombinasi r benda dari n benda yang berbeda, adalah n! C(n r) = --------------- r! (n - r)!

Contoh A family dinner special at a local restaurant allows the family to order one entrée for each person from a list of 12 entrées. If no repetition is allowed, how many different ways could a family of 5 order dinner? 12C5 = 12! / 5! x (12-5)! = 792

Peluang Suatu Kejadian Peluang suatu kejadian diperoleh dari frekuensi tiap kelas dibagi dengan total frekuensi. Peluang merupakan ukuran besarnya kemungkinan terjadinya suatu kejadian dan karenanya juga disebut frekuensi nisbi (relatif)  ingat distribusi frekuensi

Contoh peluang P(A) = a/n Misal : n buah benda dapat diambil dengan peluang yang sama besar dan a buah benda dapat menimbulkan kejadian A, maka peluang terjadinya A. P(A) = a/n yaitu banyaknya benda yang menimbulkan kejadian A dibagi banyaknya semua benda yang mungkin terambil

Contoh peluang Dalam satu kantong terdapat 2 kelereng hitam (H), 3 kelereng putih (P) dan 5 kelereng merah (M). A adalah kejadian terambil kelereng, H/P/M. Peluang terambil kelereng hitam : P(H) = 2/10 Peluang terambil kelereng putih : P(P) = 3/10 Peluang terambil kelereng merah : P(M) = 5/10

Rumus-rumus Peluang A B Peluang (A atau B) = P(AUB) = P(A) + P(B), A dan B saling asing P(AUB) = P(A) + P(B) – P(A∩B), A dan B tidak saling asing S S A B A B Dependent Independent

Contoh P(A) = 1/3 P(B) = 1/2 A∩B = { } Hitunglah berapa P(B∩AC)? Karena B∩AC= B, maka P(B∩AC) = P(B) = 1/2

Peluang Bersyarat Peluang bersyarat terjadi karena adanya informasi tambahan. Sebagai contoh, kita melihat peluang seorang mahasiswa mendapat nilai A dalam ujian statistika. Bila diketahui bahwa seseorang yang kita lihat adalah laki-laki, mungkin peluang untuk mendapat nilai tersebut bisa bertambah atau berkurang.

Rumus peluang bersyarat Umumnya : P(B/A) ≠ P(B) dan P(A/B) ≠ P(A) Dalam hal P(B/A) = P(B) dan P(A/B) = P(A), maka A dan B disebut independen (saling bebas) Dua kejadian A dan B disebut independen, bila P(A/B) = P(A) atau P(B/A) = P(B) atau P(A∩B) = P(A) . P(B) Jadi : P(A∩B) = P(A) . P(B)  independen P(A∩B) = P(A) . P(A/B)  dependen

Contoh Hubungan bobot buah mangga dan kandungan vitamin C dinyatakan dalam Tabel 5.1, dimana A adalah kandungan vitamin C dan B adalah bobot buah mangga. Mangga terlalu tua Mangga tua Mangga muda Total peluang Vit C tinggi 0,10 0,08 0,02 0,20 Vit C rendah 0,15 0,45 0,80 0,25 0,53 0,22 1,00 Diketahui bahwa peluang vitamin C tinggi = 0,2 P(A/B) = peluang kandungan vitamin C tinggi dengan syarat mangga terlalu tua. Dalam hal ini kita hanya memperhatikan sub populasi yang terjadi dari kelompok mangga yang terlalu tua

Latihan dan diskusi 1. Match the proposed probability of A with the correct verbal description (the latter may used more than once) No Probability Verbal description 1 i. Very like happen 2 -0,3 ii. As much chance of occurring as not 3 0,9 iii. May occur but by no means certain 4 0,5 iv. An incorrect assignment 5 10,0 v. Very little chance of happening 6 0,05 vi. No chance of happening 7 0,3

2. Probability and odds. The probability of an event is often expressed in term of odds. Specifically, when we say that the odds are k to w that an event will occur, we mean that probability of the event is k/(k+w). For instance, “the odds are 4 to 1 that candidate purple corn will win” mean that P(purple corn win) = 4/5 = 0,8. Express the following statement in term of probability : The odds are 2 to 1 that there will be fair weather tomorrow The odds are 5 to 2 that the city council will delay the funding of new sports arena 3. Berapa banyak permutasi yang berbeda yang dapat disusun dari huruf-huruf dalam kata cantik? handsome? Berapa banyak di antara permutasi itu yang dimulai dengan huruf "n"?

4. Berapa banyak susunan yang dapat dibuat bila 5 pohon yang berbeda ditanam membentuk melingkar? 5. Berapa banyak cara menanam 3 pohon mangga, 4 jambu dan 2 nangka sepanjang batas kebun apabila kita tidak membedakan antara tanaman-tanaman yang sejenis. 6. Dari 4 apel manalagi, 5 rome beauty, dan 6 anna, berapa banyak kemungkinan terambil masing-masing jenis apel? 7. Suppose the sample space of an experiment has 6 flower colour outcomes. Two events are given as A = {k1,k5,k6} and B = {k2, k4, k5}. Draw a Venn Diagram and exhibit the events A and B Determine the compositions of the following events : Ac, AB, AUB, ABc and AcB

8. Suppose the sample space of an experiment has 6 flower colour outcomes. Two events are given as A = {k1,k5,k6} and B = {k2, k4, k5}. Draw a Venn Diagram and exhibit the events A and B Determine the compositions of the following events : Ac, AB, AUB, ABc and AcB 9. Referring to a Venn Diagram verify the following statement : The event AUB includes the event AB (AB) U (ABc) = A AUAc = S

10.For two experiment field events A and B, the following probabilities are given : P(A : find insect) = 0,5, P(B : temperature 20oC) = 0,25 and P(A/B) = 0,8. Use the appropriate law of probability to calculate : P(Ac) P(AB) P(AUB) 11.Of the yardlong bean experiment reporting that the leave symptoms of mosaic and aphid attack, 25% have mosaic symptom, 50% have aphid and 10% have both. What is the probability that a plant selected a random has either mosaic symptom, aphid attack or both of them? Are the events “mosaic symptom” and “aphid attack”, independent?

cari di buku statistika kerjakan contoh lain cari di buku statistika