MA2081 STATISTIKA DASAR SEMESTER II TAHUN 2010/2011
|
|
- Liana Setiabudi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MA081 STATISTIKA DASAR SEMESTER II TAHUN 010/011 LATIHAN I A. DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS 1) [BENAR/SALAH] Banyaknya kejadian angin tornado melanda suatu daerah dimodelkan sebagai suatu proses Poisson dengan parameter 4 per tahun. Variansi banyaknya kejadian angin tornado yang melanda daerah tersebut dalam tahun kedepan adalah. ) Misalkan hasil penelitian WHO menyatakan bahwa dari 0 orang pasien flu burung yang dapat sembuh kembali hanya 1 orang. Bila di Bandung ada 15 orang pasien flu burung, berapakah peluang a) paling banyak 10 orang akan sembuh b) tepat 5 orang yang sembuh c) antara 3 sampai 8 yang sembuh 3) Banyaknya customer yang memasuki sebuah Bank (misal X) dalam satu jam, berdistribusi Poisson dengan P(X=0)=0,05. Rata rata banyaknya customer memasuki Bank tersebut dalam satu jam adalah: a. b. 3 c. 4 d. 5 4) Seorang petani mengeluh karena /3 dari panen jeruknya terserang sejenis virus. Cari probability nya bahwa di antara 7 jeruk yang diperiksa dari hasil panen: a) Empat jeruk terserang virus tersebut b) Paling banyak tiga jeruk yang terserang virus tersebut c) Ada 3 jeruk yang tidak terserang virus tersebut d) Paling sedikit 3 jeruk yang tidak terserang virus tersebut 5) Diketahui bahwa rata rata 5 tiap 4500 orang melakukan kesalahan dalam hal pembayaran telepon di suatu bank. a. berapa peluang di antara 5000 yang diambil acak terdapat 8, 9, 10 orang yang melakukan kesalahan dalam hal pembayaran telepon tersebut? b. Berapa peluang di antara 8500 orang, dimana ternyata kurang dari 40 orang yang tidak melakukan kesalahan dalam pembayaran telepon? 6) Dalam suatu penelitian rasio buah melon yang terserang virus dan tidak adalah :3. Hitunglah peluang : a. Kurang dari 4 dari 10 buah melon terserang virus tersebut. b. Buah melon yang baik tidak lebih dari 8 dari 10 buah melon c. Dari 100 buah melon, yang terserang antara 0 sampai dengan 75 buah. 7) Suatu hasil penelitian menyebutkan bahwa tingkat kematian bayi di Indonesia adalah 37 bayi dari 1000 kelahiran. Misalkan pada tanggal 13 Maret 006 di RSHS ada 5 ibu yang mau melahirkan, berapakah peluang a) tepat 0 bayi akan selamat b) bayi yang meninggal paling banyak 3 orang 8) 1% dari hasil satu kali produksi suatu jenis komponen elektronik adalah cacat. Suatu perencanaan kontrol kualitas mengambil 100 sampel dari proses, dan menyatakan bahwa proses dapat dilanjutkan jika tidak ada cacat yang ditemukan. a. Hitung harapan banyaknya cacat yang ditemukan dalam sekali proses produksi. b. Berapa peluang bahwa proses dapat dilanjutkan? [10 poin] Petunjuk: gunakan aproksimasi normal. c. Di bawah banyak sampel berapakah terdapat 99; 87% produksi tidak cacat? d. Jika 10 sampel yang diambil (bukan 100), berapakah peluang bahwa sedikitnya ditemukan 8 sampel tidak cacat? MA081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar II/
2 9) Dalam sebuah kolam terdapat 00 ekor ikan. Seorang peneliti menangkap 50 ekor ikan secara acak dan ikan tersebut diberi tanda, kemudian dikembalikan lagi ke dalam kolam. Sekitar 10 menit kemudian, peneliti tersebut menangkap 10 ekor ikan kembali secara acak. a) Berapa probability tertangkap tepat tiga ikan yang bertanda b) Berapa probability tertangkap paling banyak lima ikan yang bertanda c) Berapa probability tertangkap lima atau enam ikan yang bertanda d) Berapa probability tertangkap kurang dari tujuh ikan yang tidak bertanda e) Berapa probability tertangkap paling sedikit empat ikan yang tidak bertanda 10) E(X ) dari peubah acak X yang berdistribusi Poisson p(x; 3) = e 3 3 x /x!, untuk x = 0, 1,,... adalah, a) 3 b) 9 c) 1 d) 6 11) Seorang peneliti menyuntik 0 ekor kelinci, satu demi satu, dengan sejenis virus penyakit. Bila peluang seekor kelinci terserang penyakit tersebut 1/6, berapakah peluang bahwa delapan diantaranya akan terserang penyakit. 1) Seorang koki di sebuah restoran mempersiapkan menu baru dengan judul Salad Spesial 5 Sayuran. Hitung peluang bahwa menu baru tersebut disediakan pada : a. Pada hari itu juga. b. Pada hari ketiga dari empat hari berikutnya. c. Untuk pertama kali di bulan April pada tanggal 5 April. 13) Dalam suatu produksi paku, diketahui bahwa dalam 100 paku yang diproduksi terdapat satu paku yang cacat (keluar dari spesifikasi). Secara periodik, di ambil delapan buah paku secara acak. Jika terdapat dua paku atau lebih yang cacat dari delapan paku tersebut, maka proses produksi harus diberhentikan dan disesuaikan. Berapa probability bahwa: a) Proses akan diberhentikan jika proses tidak berubah? b) Proses tidak akan diberhentikan meskipun proses produksi telah berubah menghasilkan % paku yang cacat (keluar dari spesifikasi) 14) Diketahui bahwa banyaknya kecelakaan pesawat komersial di seluruh dunia adalah 3,5 kecelakaan per bulan, tentukan bahwa a) pada bulan depan, sedikitnya terjadi dua kecelakaan b) pada bulan depan, paling banyak terjadi satu kecelakaan 15) Sebuah jenis permen, tertera pada label pembungkusnya bahwa berat permen tersebut 0.7 gram. Misal peluang sebuah permen yang beratnya lebih besar dari 0,7 gram adalah 0,85. Jika X menyatakan banyaknya permen yang beratnya lebih dari 0,7 gram yang diambil dari sebuah sampel acak yang berisi 8 buah permen. a. Sebutkan distribusi X jika diasumsikan bebas. b. Hitung peluang semua permen beratnya lebih dari 0,7 gram! c. Hitung peluang banyak permen yang beratnya lebih dari 0,7 gram, tidak lebih dari 6! d. Jika terdapat 100 buah permen, hitung peluang banyaknya permen yang beratnya lebih dari 0,7 gram, antara 45 dan 70 buah! 16) Suatu alat elektronik bekerja baik bila melakukan kesalahan tidak lebih dari 0% per jam. Untuk menguji alat tersebut, dipilih selang 5 jam. Bila dalam selang 5 jam tidak lebih dari satu kesalahan maka alat dianggap memuaskan. Misalkan banyaknya kesalahan mengikuti proses Poisson. Berdasarkan prosedur pengujian ini, tentukan peluang, a. alat yang memuaskan dinyatakan tidak memuaskan b. alat dinyatakan memuaskan padahal rataan banyaknya kesalahan 5%. 17) Sekelompok mahasiswa yang terdiri dari 9 orang mengendarai sepeda motor bersama sama dari sekolah (melewati rute yang sama) menuju lapangan sepak bola di kotanya. Di antara mereka, terdapat MA081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar II/10 11
3 4 siswa yang belum mempunyai SIM. Di sebuah jalan yang dilewati terdapat razia mendadak kendaraan bermotor. Jika polisi yang bertugas memilih 5 siswa secara acak untuk diperiksa SIM nya, hitung peluang bahwa ditemukan siswa tidak membawa SIM! 18) Suatu perusahaan yang bergerak di bidang pertambangan, berencana untuk mengganti merk ban yang digunakan truk truk pengangkutnya saat ini, dengan merk ban A. Ban bermerk A ini diklaim oleh produsennya memiliki kemungkinan 0,01 untuk mengalami ban pecah setelah menempuh jarak kurang dari km. Untuk mengujinya, perusahaan tersebut memasang 8 unit ban merk A di beberapa truknya. Truk truk tersebut dipasang ban merk A di tempat yang sama dan memiliki rute perjalanan yang sama pula. Dalam selang jarang tempuh sampai km, hitung: a. Peluang bahwa tidak ada ban yang pecah. b. Peluang bahwa 5 sampai 8 unit ban baik baik saja. c. Peluang kurang dari 5 unit ban pecah, jika perusahaan membeli 1000 unit ban merk A. 19) Rata rata tinggi gelombang air laut dikategorikan atas tiga yaitu rendah, sedang dan tinggi. Berdasarkan hasil pengematan pengamatan sebelumnya di sebuah kota pantai, diketahui bahwa ketinggian gelombang air laut rendah, sedang dan tinggi pada bulan Maret memiliki rasio 8:4:4. Hitung peluang bahwa pada bulan Maret dari 8 kali pengamatan ditemukan 5 gekombang rendah, gelombang sedang dan 1 gelombang tinggi! 0) Suatu daerah di bagian timur Amerika Serikat, rata rata diserang 6 angin topan per tahun. Berapakah peluang bahwa pada suatu tahun tertentu a) Tidak sampai empat angin topan menyerang daerah tersebut b) Antara 6 sampai 8 angin topan akan menyerang daerah tersebut Ilustrasi berikut digunakan untuk menjawab soal nomor 1 dan. Seorang anak mengeluh bahwa ibunya terlalu pelit menaburkan butiran coklat di kue. Kemudian sang ibu berjanji untuk menambahkan butiran coklat sedemikian sehingga hanya 1% dari kue kue yang tidak memiliki butiran coklat. Suatu hari, sang ibu akan membuat sekelompok kue yang terdiri dari 100 kue. Misalkan m adalah banyaknya butiran coklat yang dimasukkan ke dalam 100 kue tersebut. Misalkan pula X adalah peubah acak yang menyatakan banyaknya butiran coklat dalam sebuah kue. Akan dicari banyak butiran coklat harus dimasukkan dalam sebuah kelompok kue yang terdiri dari 100 kue sehingga janji sang ibu terpenuhi. 1) Peubah acak memiliki distribusi... a. Binomial dengan n=100 dan p=0.01 b. Binomial dengan n=100 dan p=0.99 c. Poisson dengan λ = 0.99m d. Poisson dengan λ = 0.01m ) Banyak butiran coklat harus dimasukkan dalam sebuah kelompok kue yang terdiri dari 100 kue sehingga janji sang ibu terpenuhi adalah a. 100 b. 99 c. 361 d. 461 B. DISTRIBUSI KONTINU KHUSUS 1. Panjang 1000 ekor jenis ikan terentu berdistribusi normal dengan rataan 17,5 cm dan simpangan baku 0,7 cm. Berapakah banyaknya ikan yang diharapkan mempunyai panjang a. kurang dari 16 cm b. lebih besar atau sama dengan 18,8 cm c. sama dengan 17,5 cm MA081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar II/
4 . Banyaknya peserta kuliah on line suatu mata kuliah tertentu dianggap berdistribusi normal dengan rataan 100 dan standar deviasi 5. Tentukan: a. Peluang peserta on line mata kuliah tersebut lebih dari 175 orang. b. Peluang peserta on line mata kuliah tersebut kurang dari 105 tapi tidak kurang dari 90 orang. c. Di bawah banyak peserta berapakah terdapat 15% dari seluruh peserta kuliah tersebut. 3. Gambaran penjualan bulanan dari suatu produk makanan cenderung berdistribusi normal dengan rataan 100 (dalam ribuan dolar) dan standar deviasi 5 (dalam ribuan dolar). Tentukan bahwa: a. Peluang penjualannya lebih dari 00 ribu dolar. b. Peluang penjualannya kurang dari 10 ribu dolar tapi tidak kurang dari 90 dolar. c. Di bawah penjualan berapakah terdapat 0% dari seluruh penjualan yang ada.. 4. Nilai ujian masuk suatu perguruan tinggi berdistribusi normal dengan variansi acak berukuran n = 0 memberikan s 0, a. Tentukan distribusi S b. Tentukan nilai,975;19 dan.05;19 c. Apakah 8 masih valid (sahih) 64. Suatu sample 5. Umur suatu komponen elektronik berdistribusi eksponensial dengan tingkat kegagalan alat dipasang pada sistem yang berlainan. Tentukan, a. model distribusi banyaknya alat yang rusak pada tahun pertama b. peluang paling banyak 5 gagal pada tahun pertama 6. Nilai ujian 5000 mahasiswa berdistribusi normal N 74, 64 tertinggi (b) 10% tertinggi dan 5% berikutnya. Seratus. Tentukan range nilai, (a) 5% 7. Diperkirakan 4 dari 10 penduduk memiliki alat komunikasi digital. Sampel 15 penduduk diambil secara acak, dan misalkan X menyatakan banyaknya yang memiliki alat komunikasi digital. Tentukan P X 4 menggunakan, a. distribusi binomial b. hampiran normal 8. Misalkan rata rata curah hujan di Bandung pada bulan Maret (dicatat keseperseratusan cm yang terdekat) adalah 9, cm. Bila distribusinya normal dengan simpangan baku,83 cm, tentukan peluang bahwa pada bulan Maret yang akan datang, curah hujan di Bandung b) kurang dari 1,84 cm c) lebih dari 5 cm tapi kurang dari 7 cm d) lebih dari 13,8 cm 9. Peluang seseorang sembuh dari operasi jantung yang rumit adalah 0,9. a. Dari 10 orang yang menjalani operasi, beberapa harapan seseorang sembuh? b. Dari 100 orang yang menjalani operasi yang sama, hitung peluang 5 sampai 10 orang tidak sembuh? c. Dari 100 orang tersebut pada no.c, di bawah banyak orang berapakah terdapat 90% orang sembuh? Catt. Untuk hasil akhir, bulatkan ke bilangan bulat terdekat. 10. Sebuah jenis permen,tertera pada label pembungkusnya bahwa berat permen tersebut 0.7 gram. Misal peluang sebuah permen yang beratnya lebih besar dari 0,7 gram adalah 0,85. Jika X menyatakan banyaknya permen yang beratnya lebih dari 0,7 gram yang diambil dari sebuah sampel acak yang berisi 8 buah permen. e. Sebutkan distribusi X jika diasumsikan bebas. MA081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar II/
5 f. Hitung peluang semua permen beratnya lebih dari 0,7 gram! g. Hitung peluang banyak permen yang beratnya lebih dari 0,7 gram, tidak lebih dari 6! h. Jika terdapat 100 buah permen, hitung peluang banyaknya permen yang beratnya lebih dari 0,7 gram, antara 45 dan 70 buah! 11. Suatu percobaan menghitung banyaknya partikel α yang luruh dalam selang 1 detik dari 1 gram radioaktif. Dari pengalaman sebelumnya diketahui bahwa rata rata sebanyak 3, partikel α yang akan luruh per detik. Berapakah taksiran peluangnya bahwa tidak lebih dari partikel α yang akan luruh? 1. Misalkan suatu sistem mengandung sejenis komponen yang daya tahannya dalam tahun dinyatakan oleh peubah acak T yang berdistribusi eksponensial dengan parameter waktu rata rata sampai komponen tersebut rusak, 1 5. Bila sebanyak 5 komponen tersebut dipasang dalam sistem yang berlainan, berapakah peluang paling sedikit komponen masih akan berfungsi pada akhir tahun kedelapan? 13. Nilai suatu ujian berdistribusi normal dengan mean 74 dan simpangan baku 7,9. Tentukan, a. Nilai lulus terendah bila 10% terendah dinyatakan tidak lulus. b. Nilai B tertinggi bila 5% tertinggi memperoleh nilai A. c. Nilai B terendah bila 10% teratas memperoleh A dan 5% berikutnya memperoleh B. (Petunjuk: gambarkan daerah peluang distribusi normalnya.) 14. Galat (error) dalam mengukur kelebihan/kekurangan volume minuman dingin (setelah dikalibrasi) dianggap berdistribusi normal dengan rataan 0 dan variansi 4 ml. Peluang bahwa galat pengukuran volume minuman dingin tersebut lebih dari 0 ml adalah, a. 0,15 b. O,50 c. 0,375 d. 0,500 e. 0,65 Ilustrasi berikut digunakan untuk menjawab soal nomor 15 dan 16. Waktu hidup suatu komponen listrik memiliki distribusi eksponensial dengan rataan tahun. 15. [BENAR/SALAH] Peluang bahwa komponen tersebut masih bertahan (berfungsi) lebih dari 3 tahun adalah [BENAR/SALAH] Jika diasumsikan bahwa komponen sudah berumur 4 tahun dan masih berfungsi, maka peluang bahwa komponen tesebut masih bertahan lebih dari 3 tahun lagi adalah 0.3. MA081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar II/
MA 2181 ANALISIS DATA SEMESTER I 2010/2011 KK STATISTIKA, FMIPA ITB
MA 2181 ANALISIS DATA SEMESTER I 2010/2011 KK STATISTIKA, FMIPA ITB BAGIAN I. PILIHAN BERGANDA 18 poin 1. C 2. B 3. C 4. A 5. D 6. D SOLUSI UJIAN TENGAH SEMESTER UTS 1 Rabu, 13 Oktober 2010, 14.00 15.45
Lebih terperinciBAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 4. BEBERAPA DISTRIBUSI PELUANG DISKRET
Pertemuan 7. BAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 4. BEBERAPA DISTRIBUSI PELUANG DISKRET 4. Pendahuluan 4.2 Distribusi seragam diskret 4.3 Distribusi binomial dan multinomial
Lebih terperinciMA2081 STATISTIKA DASAR SEMESTER II TAHUN 2010/2011 LATIHAN I
MA2081 STATISTIKA DASAR SEMESTER II TAHUN 2010/2011 LATIHAN I A. STATISTIKA DESKRIPTIF 1. Seorang teknisi suatu pabrik paku melakukan kunjungan di bagian produksi. Ia mengambil 36 sampel paku yang akan
Lebih terperinciDISTRIBUSI POISSON. Nevi Narendrati, M.Pd. Teori Peluang 1
DISTRIBUSI POISSON Percobaan yang menghasilkan peubah acak X yang bernilai numerik, yaitu banyaknya sukses selama selang waktu tertentu atau dalam daerah tertentu, disebut percobaan Poisson. Panjang selang
Lebih terperinciMA2181 Analisis Data - U. Mukhaiyar 1
DISTRIBUSI KONTINU Uniform Normal Gamma & Eksponensial MA 2181 Analisis Data Utriweni Mukhaiyar September 20 By NN 2008 DISTRIBUSI UNIFORM Distribusi kontinu yang paling sederhana Notasi: X ~ U (a,b) f.k.p:
Lebih terperinciKumpulan Soal Latihan
Institut Teknologi Bandung Kumpulan Soal Latihan Analisis Data Statistika Dasar Biostatistika KK Statistika FMIPA ITB September 011 A. STATISTIKA DESKRIPTIF 1. Seorang teknisi suatu pabrik paku melakukan
Lebih terperinciDISTRIBUSI KONTINU. Uniform Normal Gamma & Eksponensial. MA3181 Teori Peluang 3 November 2014 Utriweni Mukhaiyar
DISTRIBUSI KONTINU Uniform Normal Gamma & Eksponensial MA3181 Teori Peluang 3 November 2014 Utriweni Mukhaiyar Distribusi Uniform 2 Distribusi kontinu yang paling sederhana Notasi: X ~ U (a,b) f.k.p: f(x)
Lebih terperinciBAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS
BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS.1. VARIABEL RANDOM Definisi 1: Variabel random adalah suatu fungsi yang memetakan ruang sampel (S) ke himpunan bilangan Real (R), dan ditulis X : S R Contoh (Variabel random)
Lebih terperinciDISTRIBUSI KONTINU. Utriweni Mukhaiyar
DISTRIBUSI KONTINU Uniform Normal Gamma & Eksponensial MA 2081 Statistika ti tik Dasar Utriweni Mukhaiyar Maret 2012 By NN 2008 Distribusi Uniform Distribusi kontinu yang paling sederhana Notasi: X ~ U
Lebih terperinciMA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi
MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Konsep peubah acak, fungsi peluang (probability density function), fungsi distribusi
Lebih terperinciSTATISTICS. WEEK 5 Hanung N. Prasetyo TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS WEEK 5 Hanung N. Prasetyo Kompetensi 1. Mahasiswa memahamikonsep dasar distribusi peluang kontinu khusus seperti uniform dan eksponensial 2. Mahasiswamampumelakukanoperasi hitungyang berkaitan
Lebih terperinciBab 2 DISTRIBUSI PELUANG
Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG PENDAHULUAN Setiap peristiwa akan mempunyai peluangnya masingmasing, dan peluang terjadinya peristiwa itu akan mempunyai penyebaran yang mengikuti suatu pola tertentu yang di sebut
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 1: Dasar-Dasar Probabilitas Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Peluang Percobaan adalah kegiatan yang menghasilkan keluaran/hasil yang mungkin secara acak. Contoh: pelemparan sebuah dadu.
Lebih terperinciBI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist
BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Konsep peubah acak, fungsi peluang (probability density function), fungsi distribusi
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-10 Distribusi Hipergeometrik Eksperimen hipergeometrik memiliki karakteristik sebagai berikut: 1. sebuah sampel random berukuran
Lebih terperinciPENS. Probability and Random Process. Topik 5. Beberapa jenis Distribusi Variabel Acak. Prima Kristalina April 2015
Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Probability and Random Process Topik 5. Beberapa jenis Distribusi Variabel Acak Prima Kristalina April 215 1 Outline 1. Beberapa macam
Lebih terperinci4.1.1 Distribusi Binomial
4.1.1 Distribusi Binomial Perhatikan sebuah percobaan dengan ciri-ciri sebagai berikut : Hanya menghasilkan (diperhatikan) dua peristiwa atau kategori, misal S (sukses) dan G (gagal) Dilakukan sebanyak
Lebih terperinciBAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER
BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER Standar Kompetensi : Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa dapat memahami hubungan nilai sampel dan populasi dan menentukan distribusi sampling yang
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan V Peubah Acak dan Sebaran Peubah Acak Septian Rahardiantoro - STK IPB 1 Pertemuan minggu lalu kita sudah belajar mengenai cara untuk membuat daftar kemungkinan-kemungkinan
Lebih terperinciDISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS
DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS U N I F O R M ( S E R A G A M ) B E R N O U L L I B I N O M I A L P O I S S O N MA 4085 Pengantar Statistika 26 Februari 2013 Utriweni Mukhaiyar M U L T I N O M I A L H I P E
Lebih terperinciDistribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial
Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial 11 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Distribusi Gamma Distribusi Eksponensial 3 Distribusi Gamma Tidak selamanya
Lebih terperinciMenjelaskan pengertian distribusi binomial, mengidentifikasi eksperimen binomial dan menghitung probabilitas binomial, menghitung ukuran pemusatan
Tujuan Pembelajaran Menjelaskan pengertian distribusi binomial, mengidentifikasi eksperimen binomial dan menghitung probabilitas binomial, menghitung ukuran pemusatan dan penyebaran distribusi binomial
Lebih terperinciPembahsan Tugas 9 Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinyu
Pembahsan Tugas 9 Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinyu Distribusi Peluang Diskrit 1. Hitunglah P( < 10) dengan distribusi binomial untuk n = 15, p = 0,4!
Lebih terperinciDISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS
DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON MULTINOMIAL HIPERGEOMETRIK GEOMETRIK BINOMIAL NEGATIF MA3181 Teori Peluang 27 Oktober 2014 Utriweni Mukhaiyar DISTRIBUSI UNIFORM (SERAGAM)
Lebih terperinciPeubah Acak dan Distribusi
BAB 1 Peubah Acak dan Distribusi 1.1 ILUSTRASI (Ilustrasi 1) B dan G secara bersamaan menembak sasaran tertentu. Peluang tembakan B mengenai sasaran adalah 0.7 sedangkan peluang tembakan G (bebas dari
Lebih terperinciMetode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5
Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5 rrahmaanisa@apps.ipb.ac.id Memahami definisi dan aplikasi peubah acak (peubah acak sebagai fungsi, peubah acak diskrit dan kontinu) Memahami sebaran peubah acak
Lebih terperinciP (A c B c ) = P [(A B) c ] = 1 P (A B) = 1 P (A) P (B) + P (AB)
Diskusi 1 Tanggal 29 Januari 2014, Waktu: suka-suka menit Peluang suatu kejadian; sifat-sifat peluang (termasuk kejadian-kejadian saling asing dan saling bebas); peluang bersyarat; peluang total; 1. Buktikan
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 1: Dasar-Dasar Probabilitas Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia 2015 Percobaan adalah kegiatan yang menghasilkan keluaran/hasil yang mungkin secara acak. Contoh: pelemparan sebuah dadu. Ruang
Lebih terperinciDISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS Berbeda dengan variabel random diskrit, sebuah variabel random kontinyu adalah variabel yang dapat mencakup nilai pecahan maupun mencakup range/ rentang nilai tertentu. Karena terdapat
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 4: Distribusi Eksponensial Atina Ahdika, S.Si, M.Si Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia 2015 Pendahuluan Distribusi Eksponensial Pendahuluan Distribusi eksponensial dapat dipandang sebagai
Lebih terperinciANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG
LAPORAN RESMI PRAKTIKUM PENGANTAR METODE STATISTIKA MODUL 3 ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG Oleh : Diana Nafkiyah 1314030028 Nilamsari Farah Millatina
Lebih terperinciKuis 1 MA5181 Proses Stokastik Precise. Prospective. Tanggal 24 Agustus 2016, Waktu: suka-suka menit Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Kuis Selamat Datang MA5181 Proses Stokastik Precise. Prospective. Tanggal 23 Agustus 2016, Waktu: suka-suka menit 1. Mahasiswa yang datang ke ruang kuliah mengikuti suatu proses dengan laju kedatangan
Lebih terperinciDISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS
DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS Uniform U (seragam) MultinomialM l i i l Bernoulli Hipergeometrik Binomial Geometrik Poisson Binomial Negatif MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar 27 September 2012 2 Distribusi
Lebih terperinciBab 9 Peluang dan Ekspektasi Bersyarat: Harapan Tanpa Syarat
MA38 Teori Peluang - Khreshna Syuhada Bab 9 Bab 9 Peluang dan Ekspektasi Bersyarat: Harapan Tanpa Syarat Ilustrasi 9. Misalkan banyaknya kecelakaan kerja rata-rata per minggu di suatu pabrik adalah empat.
Lebih terperinciBAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 3. HARAPAN MATEMATIK
Pertemuan 6. BAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang. Variansi dan kovariansi. HARAPAN MATEMATIK Keragaman suatu peubah acak X diperoleh dengan mengambil g(x) = (X µ). Rataan
Lebih terperinciNilai harapan suatu variabel acak x ditulis E (x) didefinisikan E (x) = Σ x. f (x) Var (x) = σ x 2 = E [ x E (x) ] 2 = E (x 2 ) { E (x) } 2
Pertemuan ke- 4 BAB III POPULASI, SAMPEL & DISTRIBUSI TEORITIS VARIABEL DISKRIT DAN FUNGSI PROBABILITAS 3.1 Variabel Random atau Variabel Acak Variabel yang nilainya merupakan suatu bilangan yang ditentukan
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA4181 Pengantar Proses Stokastik Stochastics: Precise and Prospective. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Catatan Kuliah MA4181 Pengantar Proses Stokastik Stochastics: Precise and Prospective Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2017 1 Tentang
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 4: Distribusi Eksponensial Atina Ahdika, S.Si, M.Si Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia 2015 Pendahuluan Distribusi Eksponensial Pendahuluan Distribusi eksponensial dapat dipandang sebagai
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS
BAB 7 DISTRIBUSI PROBABILITAS Kompetensi Menjelaskan distribusi probabilitas Indikator 1. Menjelaskan distribusi hipergeometris 2. Menjelaskan distribusi binomial 3. Menjelaskan distribusi multinomial
Lebih terperinciPr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.
6.. Proses Kelahiran Murni Dalam bab ini, akan dibahas beberapa contoh penting dari waktu kontinu, state diskrit, proses Markov. Khususnya, dengan kumpulan dari variabel acak {;0 } di mana nilai yang mungkin
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 1: Dasar-Dasar Probabilitas Atina Ahdika, S.Si, M.Si Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Ruang Sampel dan Kejadian Ruang Sampel dan Kejadian Ruang Sampel dan Kejadian Percobaan adalah kegiatan
Lebih terperinciSTATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI
STATISTIKA Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI 1 Daftar Isi Bab 1 Peluang Bab Peubah Acak Bab 3 Distribusi Peluang Diskret Bab 4 Distribusi Peluang Kontinu Bab 5 Fungsi Peubah Acak Bab 6 Teori Penaksiran
Lebih terperinciPengantar Proses Stokastik
Bab 1: Dasar-Dasar Probabilitas Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Peluang Percobaan adalah kegiatan yang menghasilkan keluaran/hasil yang mungkin secara acak. Contoh: pelemparan sebuah dadu.
Lebih terperinciVARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSI PELUANG
1 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSI PELUANG Dr. Vita Ratnasari, M.Si Definisi Variabel Random 2 Variabel random ialah Suatu fungsi yang mengaitkan suatu bilangan real pada setiap unsur dalam ruang sampel.
Lebih terperinciDISTRIBUSI TEORITIS. P(M) = p = probabilitas untuk mendapat bola merah (sukses) 30
DISTRIBUSI TEORITIS Distribusi teoritis merupakan alat bagi kita untuk menentukan apa yang dapat kita harapkan, apabila asumsi-asumsi yang kita buat benar. Distribusi teoritis memungkinkan para pembuat
Lebih terperinciPertemuan V Konsep Peubah Acak dan Sebaran Peluang (Random Variable Concept and Probability Distribution)
Pertemuan V Konsep Peubah Acak dan Sebaran Peluang (Random Variable Concept and Probability Distribution) Peubah acak merupakan suatu fungsi yang memetakan ruang kejadian (daerah fungsi) ke ruang bilangan
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 2. Adam Hendra Brata
Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 2 Adam Hendra Brata Distribusi Hipergeometrik Distribusi Hipergeometrik Jika sampling dilakukan tanpa pengembalian dari kejadian sampling yang diambil
Lebih terperinciDISTRIBUSI DISKRIT. MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar
DISTRIBUSI DISKRIT Uniform (seragam) Bernoulli Binomial Poisson Beberapa distribusi lainnya : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, GEOMETRIK, BINOMIAL NEGATIF MA 081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar 5 Maret
Lebih terperinciDistribusi Probabilitas Diskrit. Dadan Dasari
Distribusi Probabilitas Diskrit Dadan Dasari Daftar Isi DIstribusi Uniform Distribusi Binomial DIstribusi Multinomial Distribusi Hipergeometrik Distribusi Poisson Distribusi Probabilitas Uniform Diskrit
Lebih terperincimatematika DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL K e l a s A. Penarikan Sampel dari Suatu Populasi Kurikulum 2013 Tujuan Pembelajaran
Kurikulum 20 matematika K e l a s XI DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan berikut.. Memahami perbedaan
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik
Catatan Kuliah MA5181 Proses Stokastik Precise. Prospective. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2016 1 Tentang MA5181 Proses Stokastik
Lebih terperinciDistribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah
Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting Oleh Azimmatul Ihwah Distribusi Diskrit Fungsi probabilitas dari variabel random diskrit dapat dinyatakan dalam formula matematik tertentu yang dinamakan fungsi
Lebih terperinciMA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided
Catatan Kuliah MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2013 Tentang MA4181 Model Risiko
Lebih terperinciStatistika Farmasi
Bab 3: Distribusi Data Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Distribusi Data Teori dalam statistika berkaitan dengan peluang Konsep dasar peluang tersebut berkaitan dengan peluang distribusi, yaitu
Lebih terperinciMisalkan peluang seorang calon mahasiswa IT Telkom memilih prodi TI adalah sebesar 0.6. Berapa peluang bahwa ;
Responsi SOAL 1: Misalkan peluang seorang calon mahasiswa IT Telkom memilih prodi TI adalah sebesar 0.6. Berapa peluang bahwa ; Orang keenam yang mendaftar seleksi adalah orang keempat yang memilih TI
Lebih terperinci4. Jika dari 100 data diperoleh data terendah 15 dan data tertinggi 84, maka banyaknya kelas adalah. A. 5 B. 6 C. 7 D. 8 E. 9
1. Data yang berupa kumpulan angka disebut dengan data. A. Kelompok B. Tunggal C. Kuantitatif D. Kualitatif E. Acak 2. Di bawah ini yang bukan merupakan data kuantitatif adalah A. Suhu badan pasien B.
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Smart and Stochastic. disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Catatan Kuliah MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Smart and Stochastic disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014 Tentang MA4181 (Pengantar)
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS (PELUANG)
DISTRIBUSI PROBABILITAS (PELUANG) Distribusi Probabilitas (Peluang) Distribusi? Probabilitas? Distribusi Probabilitas? JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Distribusi = sebaran,
Lebih terperinciLAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1
LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Hari dan Shift Praktikum : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik
Lebih terperinciDefinisi: Nilai harapan/ekspektasi (expected value/expectation) atau ekspektasi dari peubah acak diskrit/kontinu X adalah
BAB 1 Peluang dan Ekspektasi Bersyarat 1.1 EKSPEKTASI Definisi: Nilai harapan/ekspektasi (expected value/expectation) atau ekspektasi dari peubah acak diskrit/kontinu X adalah E(X) x x p X (x) dan E(X)
Lebih terperinciSTATISTIK INDUSTRI 1. Random Variable. Distribusi Peluang. Distribusi Peluang Diskrit. Distribusi Peluang Diskrit 30/10/2013 DISKRIT DAN KONTINYU
STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Distribusi Peluang DISKRIT DAN KONTINYU Random Variable Random variable / peubah acak: Suatu fungsi yang mengaitkan suatu bilangan real dengan tiap elemen
Lebih terperinciMA5181 PROSES STOKASTIK
Catatan Kuliah MA5181 PROSES STOKASTIK disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2013 Tentang MA5181 Proses Stokastik A. Jadwal kuliah:
Lebih terperinciUji Hipotesis dan Aturan Keputusan
Uji Hipotesis dan Aturan Keputusan oleh: Khreshna Syuhada, PhD. 1. Pendahuluan Pada perkuliahan tingkat 2, telah dikenalkan masalah uji hipotesis sebagai berikut: Seorang peneliti memberikan klaim bahwa
Lebih terperinciKonsep Dasar Statistik dan Probabilitas
Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII September 30, 2015 Ayundyah (UII) Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas September
Lebih terperinciBeberapaDistribusiPeluang. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB
BeberapaDistribusiPeluang Diskrit Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB Pengantar Pengamatanyang dihasilkanmelaluipercobaanyang berbeda
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak Beberapa Konsep Dasar Percobaan statistika: kegiatan yang hasil akhir keluarannya tidak diketahui di awal, tetapi kemungkinan-kemungkinannya
Lebih terperinciMA2081 STATISTIKA DASAR. Utriweni Mukhaiyar 1 November 2012
Uji Hipotesis MA081 STATISTIKA DASAR MA081 STATISTIKA DASAR Utriweni Mukhaiyar 1 November 01 Pengertian Hipotesis adalah suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai satu populasi atau lebih yang
Lebih terperinciSATUAN ACUAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIK & PROBABILITAS KODE : TIK1010 / SKS : 3 SKS
SATUAN ACUAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : KODE : TIK1010 / SKS : 3 SKS SEMESTER : III / GANJIL WAKTU : 150 Menit JUMLAH PERTEMUAN : 16 x pertemuan (14 x materi kuliah, 2 x Ujian (UTS dan UAS)) 1 ANALISIS
Lebih terperinciANALISIS VARIANSI. Utriweni Mukhaiyar. 2 November 2011
1 ANALISIS VARIANSI Utriweni Mukhaiyar MA 2181 Analisis Data 2 November 2011 Analisis Variansi 2 1. Tujuan Analisis Variansi 2. Asumsi-asumsi dalam Analisis Variansi 3. Hipotesis yang diuji dalam analisis
Lebih terperinciCatatan Kuliah MA4181 Pengantar Proses Stokastik Precise and Stochastic. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.
Catatan Kuliah MA4181 Pengantar Proses Stokastik Precise and Stochastic Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2015 Tentang MA4181 (Pengantar)
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik
Catatan Kuliah MA5181 Proses Stokastik Precise. Prospective. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2016 1 Tentang MA5181 Proses Stokastik
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA DUA POPULASI -YQ-
PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA DUA POPULASI -YQ- Materi : Pengujian Hipotesis Rata-rata Dua Populasi Data Tidak Berpasangan Data Berpasangan 5 Langkah-langkah pengujian hipotesis Menentukan hipotesis nol
Lebih terperinciDistribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 17/12/2014
STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Rata-rata dan Variansi Rumus Umum: Distribusi Peluang Diskrit dan Kontinyu UNIFORM Distribusi Diskrit Uniform Distribusi Diskrit Uniform Contoh: Suatu
Lebih terperinciP (A c B c ) = P [(A B) c ] = 1 P (A B) = 1 P (A) P (B) + P (AB)
Diskusi 1 Tanggal 29 Januari 2014, Waktu: suka-suka menit Peluang suatu kejadian; sifat-sifat peluang (termasuk kejadian-kejadian saling asing dan saling bebas); peluang bersyarat; peluang total; 1. Buktikan
Lebih terperinciDistribusi Peluang Teoritis
Distribusi Peluang Teoritis 1. Pendahuluan Titik-titik contoh di dalam Ruang Sampel (S) dapat disajikan dalam bentuk numerik/bilangan.. Peubah Acak Fungsi yang mendefinisikan titik-titik contoh dalam ruang
Lebih terperinciUNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON BEBERAPA DISTRIBUSI LAINNYA : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, MA 2081 Statistika Dasar.
DISTRIBUSI DISKRIT UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON BEBERAPA DISTRIBUSI LAINNYA : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, GEOMETRIK, BINOMIAL NEGATIF MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar 7 Maret
Lebih terperinciSTATISTIK PERTEMUAN V
STATISTIK PERTEMUAN V Variabel Random/ Acak variabel yg nilai-nilainya ditentukan oleh kesempatan/ variabel yang bernilai numerik yg didefinisikan dlm suatu ruang sampel 1. Variabel Random diskrit Variabel
Lebih terperinciKONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES
KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES 2.3. Peubah Acak dan Distribusi Peluang Pada statistika kita melakukan percobaan dimana percobaan tersebut akan menghasilkan suatu peluang. Ruang sampel pada percobaan
Lebih terperinciSTK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak
STK 511 Analisis statistika Materi 3 Sebaran Peubah Acak 1 Konsep Peluang 2 Peluang Peluang dapat diartikan sebagai ukuran kemungkinan terjadinya suatu kejadian Untuk memahami peluang diperlukan pemahaman
Lebih terperinciDistribusi Peluang Teoritis. Titik-titik contoh di dalam Ruang Sampel (S) dapat disajikan dalam bentuk numerik/bilangan.
Distribusi Peluang Teoritis. Pendahuluan Titik-titik contoh di dalam Ruang Sampel (S) dapat disajikan dalam bentuk numerik/bilangan. Peubah Acak Fungsi yang mendefinisikan titik-titik contoh dalam ruang
Lebih terperinci10/14/2010 UJI HIPOTESIS PENGERTIAN GALAT (ERROR) salah)
/4/ UJI HIPOTESIS UJI RATAAN UJIVARIANSI MA 8 Analisis Data Utriweni Mukhaiyar Oktober PENGERTIAN Hipotesis adalah suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai satu populasi atau lebih yang perlu
Lebih terperinciPersatuan Aktuaris Indonesia Probabilitas dan Statistik 27 November 2006 A. 5/32 B. ¼ C. 27/32 D. ¾ E. 1 A. 0,20 B. 0,34 C. 0,40 D. 0,60 E.
Persatuan Aktuaris Indonesia Probabilitas dan Statistik 27 November 2006. Jika A, B, C dan D adalah kejadian (event) di mana: ' B = A, C D = {}, P[ A] = [ ] 4, P B = 4 P C A = 2, P C B = 4, P D A = 4,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teori statistika telah mempengaruhi hampir semua aspek kehidupan. Hal ini disebabkan statistika merupakan salah satu disiplin ilmu yang berperan
Lebih terperinciDISTRIBUSI POISSON Pendahuluan Rumus Pendekatan Peluang Poisson untuk Binomial P ( x ; µ ) = (e µ. µ X ) / X! n. p Rumus Proses Poisson
DISTRIBUSI POISSON Pendahuluan Distribusi poisson diberi nama sesuai dengan penemunya yaitu Siemon D. Poisson. Distribusi ini merupakan distribusi probabilitas untuk variabel diskrit acak yang mempunyai
Lebih terperinciBagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas
Probabilitas Bagian Probabilitas A) = peluang (probabilitas) bahwa kejadian A terjadi 0 < A) < 1 A) = 0 artinya A pasti terjadi A) = 1 artinya A tidak mungkin terjadi Penentuan nilai probabilitas: Metode
Lebih terperinciMA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 4 Proses Po
MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 4 Proses Poisson: Suatu Pengantar Orang Pintar Belajar Stokastik Tentang Kuliah Proses Stokastik Bab 1 : Tentang Peluang Bab 2 : Peluang dan Ekspektasi Bersyarat*
Lebih terperinciMODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU
DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU A. TUJUAN PRAKTIKUM Melalui praktikum Modul II ini diharapkan praktikan dapat: 1. Mengenal jenis dan karakteristik dari beberapa distribusi peluang. 2. Menguji dan
Lebih terperinciD I S T R I B U S I P R O B A B I L I T A S
D I S T R I B U S I P R O B A B I L I T A S Amiyella Endista Email : amiyella.endista@yahoo.com Website : www.berandakami.wordpress.com Distribusi Probabilitas Kunci aplikasi probabilitas dalam statistik
Lebih terperinci25/09/2013. Konsep Peubah Acak. Metode Statistika (STK211) Peubah Acak Diskret. Kuis. Tipe Peubah Acak
Konsep Peubah Acak Metode Statistika (STK11) Pertemuan V Konsep Peubah Acak dan Sebaran Peluang (Random Variable Concept and Probability Distribution) Peubah acak merupakan suatu fungsi yang memetakan
Lebih terperinciStatistika Ekonomi UT ESPA 4123
Statistika Ekonomi UT ESPA 413 Angka Indeks 1. Angka indeks harga dapat digunakan untuk menghitung... A. Nilai riil suatu variabel B. Tingkat inflasi C. Nilai nominal suatu variabel D. A dan B saja yang
Lebih terperinciMA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!
Catatan Kuliah MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk! disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2014 Tentang MA4183 Model Risiko A. Jadwal
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSION PADA REGRESI POISSON
PEMODELAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF UNTUK MENGATASI OVERDISPERSION PADA REGRESI POISSON Rena Muntafiah 1, Rochdi Wasono 2, Moh. Yamin Darsyah 3 1,2,3 Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam teori probabilitas dan statistika, distribusi Binomial adalah distribusi probabilitas diskrit jumlah keberhasilan dalam n percobaan ya/tidak(berhasil/gagal)
Lebih terperinciModel Poisson. Inferensi likelihood. Andi Kresna Jaya November 19, Jurusan Matematika
Review Poisson dengan overdispersi Inferensi likelihood Andi Kresna Jaya andikresna@yahoo.com Jurusan Matematika November 19, 2014 Review Poisson dengan overdispersi Outline 1 Review 2 3 Poisson dengan
Lebih terperinciCatatan Kuliah. MA4183 Model Risiko
Catatan Kuliah MA4183 Model Risiko Forecast and control your risk Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2015 1 Tentang MA4183 Model Risiko
Lebih terperinciSOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN. 2010, Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D.
SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN Dosen : Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D. 1. Berikut ini disajikan data banyaknya siswa yang lewat di depan kelas yang diambil secara sistematis dengan interval waktu
Lebih terperinciPengertian Statistika
Pengertian Statistika Dr. Akhmad Rizali Pendahuluan Kompetensi Pemahaman tentang statistika, data, asal dan macam data, proses data menjdi informasi, macam statistika, contoh dan populasi, statisik dan
Lebih terperinciSTK 211 Metode statistika. Materi 4 Peubah Acak dan Sebaran Peluang
STK 211 Metode statistika Materi 4 Peubah Acak dan Sebaran Peluang 1 Pendahuluan Soal ujian masuk PT diselenggarakan dengan sistem pilihan berganda. Jika jawaban benar diberi nilai 4, salah dikurangi 1
Lebih terperinciSEBARAN PENARIKAN SAMPEL LOGO
SEBARAN PENARIKAN SAMPEL LOGO KOMPETENSI menentukan sebaran penarikan sampel bagi suatu statistik A menentukan sebaran penarikan sampel bagi nilai tengah menentukan sebaran penarikan sampel bagi selisih
Lebih terperinciMA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided
Catatan Kuliah MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2013 Tentang MA4181 Model Risiko
Lebih terperinci