1 Pertemuan #3 Probability Distribution Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
1 Pertemuan 1 Introduction Matakuliah: sistem Operasi Tahun: 2010.
Advertisements

1 Pertemuan 10: Know more about AIDS Matakuliah: G0942/Listening 1 Tahun: 2005 Versi: baru.
1 Pertemuan #2 Clocks Matakuliah: H0232/Sistem Waktu Nyata Tahun: 2005 Versi: 1/5.
1 Pertemuan 16 Model Kehandalan Piranti Lunak Matakuliah: H0204/ Rekayasa Sistem Komputer Tahun: 2005 Versi: v0 / Revisi 1.
Bina Nusantara Model Simulasi Peretemuan 23 (Off Clas) Mata kuliah: K0194-Pemodelan Matematika Terapan Tahun: 2008.
1 Pertemuan 02 Ukuran Pemusatan dan Lokasi Matakuliah: I Statistika Tahun: 2008 Versi: Revisi.
Pertemuan 3 Pengukuran Kehandalan Sistem
Pertemuan 5-6 Metode pemulusan eksponential tunggal
Pertemuan 05 Sebaran Peubah Acak Diskrit
Inventory Management. Introduction Basic definitions ? An inventory is an accumulation of a commodity that will be used to satisfy some future demand.
Responsi Teori Pendukung
Pertemuan 08 Modeling Business Processes Matakuliah: M0034 /Informasi dan Proses Bisnis Tahun: 2005 Versi: 01/05.
1 Pertemuan 12 Pengkodean & Implementasi Matakuliah: T0234 / Sistem Informasi Geografis Tahun: 2005 Versi: 01/revisi 1.
Ruang Contoh dan Peluang Pertemuan 05
Pendugaan Parameter Proporsi dan Varians (Ragam) Pertemuan 14 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
METODE SIMULASI Pertemuan 19
Matakuliah : S0062 Teknologi Beton Tahun : 2005 Versi : 01
1 Pertemuan 10 Fungsi Kepekatan Khusus Matakuliah: I0134 – Metode Statistika Tahun: 2007.
1 Pertemuan > > Matakuliah: >/ > Tahun: > Versi: >
PENDUGAAN PARAMETER Pertemuan 7
Pertemuan 07 Peluang Beberapa Sebaran Khusus Peubah Acak Kontinu
Bina Nusantara Mata Kuliah: K0194-Pemodelan Matematika Terapan Tahun : 2008 Aplikasi Model Markov Pertemuan 22:
Pertemuan 06 Sinyal dan Data
Sebaran Peluang Kontinu (I) Pertemuan 7 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
Pertemuan 5 Balok Keran dan Balok Konsol
1 Pertemuan #2 Probability and Statistics Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan 15 Modelling Page Replacement Algorithm Matakuliah: T0316/sistem Operasi Tahun: 2005 Versi/Revisi: 5.
1 Pertemuan #9 Fluid System Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan 5 PPh PASAL 21 Matakuliah: A0572/ Perpajakan Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
1 Pertemuan > > Matakuliah: >/ > Tahun: > Versi: >
1 Pertemuan 11 The Manipulative part of the object data model (Lanjutan bagian 2) Matakuliah: M0174/OBJECT ORIENTED DATABASE Tahun: 2005 Versi: 1/0.
1 HAMPIRAN NUMERIK SOLUSI PERSAMAAN LANJAR Pertemuan 5 Matakuliah: K0342 / Metode Numerik I Tahun: 2006 TIK:Mahasiswa dapat meghitung nilai hampiran numerik.
Matakuliah : R0022/Pengantar Arsitektur Tahun : Sept 2005 Versi : 1/1
1 Pertemuan #1 Introduction Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan 10 PERFORMANCE SURFACES Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
1 Pertemuan 24 Deret Berkala, Peramalan, dan Angka Indeks-2 Matakuliah: A0064 / Statistik Ekonomi Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan > > Matakuliah: > Tahun: > Versi: >. 2 Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : >
1 Pertemuan 7: UNDERSTANDING ACCENTS (1) Matakuliah: G0942/Listening 1 Tahun: 2005 Versi: baru.
1 Minggu 10, Pertemuan 20 Normalization (cont.) Matakuliah: T0206-Sistem Basisdata Tahun: 2005 Versi: 1.0/0.0.
Sebaran Peluang Kontinu (II) Pertemuan 8 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
1 Pertemuan 24 Contingency Planning Matakuliah:A0334/Pengendalian Lingkungan Online Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan > > Matakuliah: >/ > Tahun: > Versi: >
1 Pertemuan #6 Queuing Systems (OFC) Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan 13 Algoritma Pergantian Page Matakuliah: T0316/sistem Operasi Tahun: 2005 Versi/Revisi: 5.
Pasar Faktor Produksi.
Ukuran Pemusatan dan Lokasi Pertemuan 03 Matakuliah: L0104 / Statistika Psikologi Tahun : 2008.
Chapter 5 Discrete Random Variables and Probability Distributions Statistika.
PROBABILITY DISTRIBUTION
DISTRIBUSI BINOMIAL.
Matakuliah : K0074/Kalkulus III Tahun : 2005 Versi : 1/0
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pengujian Hipotesis (I) Pertemuan 11
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
DISTRIBUSI BINOMIAL.
Pertemuan 25 Uji Kesamaan Proporsi
Pendugaan Parameter (I) Pertemuan 9
Pertemuan 24 Teknik Searching
Pertemuan <<18>> << Penemuan Fakta(01) >>
DISTRIBUSI PROBABILITA
Pertemuan #5 Generating Random Variates
Pertemuan <<11>> << LAJU REAKSI>>
Pendugaan Parameter (II) Pertemuan 10
Uji Kesamaan Proporsi dan Uji Kebebasan Pertemuan 24
Fungsi Distribusi Probabilitas Diskrit
Pertemuan Kesepuluh Data Analysis
Pertemuan 09 Pengujian Hipotesis 2
Fungsi Kepekatan Peluang Khusus Pertemuan 10
Self-Organizing Network Model (SOM) Pertemuan 10
Pertemuan 22 Audit Reporting
Pertemuan 21 dan 22 Analisis Regresi dan Korelasi Sederhana
Transcript presentasi:

1 Pertemuan #3 Probability Distribution Matakuliah: H0332/Simulasi dan Permodelan Tahun: 2005 Versi: 1/1

2 Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Mahasiswa dapat menghubungkan probability distribution dengan fenomena yang sesuai (C4)

3 Outline Materi Uniform, U(a,b) Exponential, expo(  ) Normal, N( ,  2) Poisson, Poisson( )

4 Uniform, U(a,b) DensityDistribution MeanVariance Used as a “first” model for a quantity that is felt to be randomly varying between a and b but about which little else is know. The U(a,b) distribution is essential in generating random values from all other distributions.

5 Uniform, U(a,b)

6 Exponential, expo(  ) Interarrival times of “customers” to a system that occur at a constant rate. DensityDistribution MeanVariance

7 Exponential, expo(  )

8 Normal, N( ,  2) Errors of various types, e.g., in the impact point of a bomb, quantities that are the sum of a large number of other quantities (by virtue of central limit theorems) DensityDistribution MeanVariance no closed form

9 Normal, N( ,  2)

10 Number of events that occur in an interval of time when the events are occuring at a constant rate; number of items in a batch of random size; number of items demanded from an inventory DensityDistribution MeanVariance Poisson, Poisson( )

11 Poisson, Poisson( )