SATUAN ACUAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIK & PROBABILITAS KODE : TIK1010 / SKS : 3 SKS
|
|
|
- Iwan Atmadja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 KOMBINATORIAL 2 AKSIOMA- AKSIOMA PELUANG 1 1. Teknik menghitung 2. Permutasi 3. Kombinasi 4. Koefisien 5. Multinomial 1. Ruang sample dan kejadian 2. Teori himpunan 3. Aksioma-aksima peluang 1. Konsep menghitung 2. Konsep permutasi dan kombinasi 3. Konsep koefisienbinomial, 4. Trinomial, dan multinomial 1. Konsep peluang 2. Aksioma-aksima dalam peluangl 1. Menghitung banyaknya 2. Kejadian yang mungkin untuk suatu percobaan 3. Menghitung permutasi untuk masalah permutasi sederhana 4. Menghitung kombinasi untuk masalah kombinasi sederhana 5. Menentukan koefisien binomial, dan multinomial 1. Menjelaskan dan memberi contoh ruang sampel dan peristiwa/kejadian Bab 1; Bab 3 Bab 2; Bab 3 SAP : SAP-TI-III-TIK1010 (printed : tanggal cetak) Page 1 of 8
2 3 AKSIOMA- AKSIOMA PELUANG 2 4 PELUANG BERSYARAT 1. Beberapa proposisi sederhana 2. Ruang sample dengan peluang setiap kejadian sama besar 3. Peluang sebagai himpunan fungsi kontinu 1. Peluang bersyarat 2. Rumus Bayes 3. Kejadian saling bebas 5 VARIABEL ACAK 1. Variabel acak 2. Fungsi Distribusi 3. Ekspektasi dan sifat-sifatnya 4. Variansi 5. Distribusi Bernoulli dan Binomial 6. Distribusi Poisson 7. Distribusi Geometrik dan binomial 1. Konsep peluang 2. Aksioma-aksima dalam peluangl 1. Konsep peluang 2. Aksioma-aksima dalam peluangl 1. Konsep variable acak diskrit 2. peluang variabel acak diskret 2. Menjelaskan beberapa aksioma peluang 1. Membuktikan beberapa proposisi dalam peluang 2. Menghitung peluang dalam ruang sample dengan kejadian berpeluang sama 3. Membuktikan beberapa proposisi menggunakan konsep himpunan 1. Menghitung peluang suatu percobaan/ kejadian bersyarat 2. Menggunakan rumus bayes untuk masalah yang sesuai 3. Memeriksa apakah suatu kejadian saling bebas 1. Menjelaskan dan memberi contoh variabel acak 2. Menjelaskan distribusi peluang variabel acak 3. Menghitung ekspektsi variable acak diskret dan sifat-sifatnya SAP : SAP-TI-III-TIK1010 (printed : tanggal cetak) Page 2 of 8 Bab 2; Bab 3 Bab 3; Bab 3 Bab 2; Bab 4
3 6 VARIABEL ACAK KONTINU 7 SIFAT-SIFAT EKSPEKDASI negative 8. Distribusi Hipergeometrik 1. Espektasi variabel acak kontinu 2. Variabel acak seragam (uniform) 3. Variabel acak normal 4. Variabel acak Eksponensial 5. Distribusi Gamma 6. Distribusi Weibull 7. Distribusi Cauchy 8. Distribusi Beta 9. Distribusi fungsi variabel acak 1. Ekspektasi 2. Ekspektasi dari jumlah variabel acak kovariansi, variansi julah variabel acak, dan korelasi 3. Ekspektasi bersya- 1. Konsep variable acak kontinu. 2. Mengenali beberapa distribusi variabel acak kontinu tentang konsep ekspektasi dan sifat-sifatnya. 4. Menghitung variansi variable acak diskret 5. Menjelaskan dan menerapkan beberapa variabel acak diskret 1. Menghitung ekspektasi dan variansi variabel acak kontinu 2. Menyelesaikan masalah peluang berdistribusi seragam 3. Menyelesaikan masalah peluang berdistribusi Normal 4. Menjelaskan hampiran distribusi normal untuk distribusi binomial 5. Menyelesaikan masalah peluang distribusi eksponensial dan penerapannya pada fungsi hazard 6. Mengetahui sifat distribusi variabel acak: Gamma, Weibull, Cauchy, dan Beta. 7. Menghitung ekspektasi suatu variabel acak 8. Menghitung ekspektasi jumlah variabel acak 9. Menghitung kovarian- SAP : SAP-TI-III-TIK1010 (printed : tanggal cetak) Page 3 of 8 Bab 2; Bab 6 Bab 3; Bab 4
4 8 DISTRIBUSI PELUANG rat 4. Fungsi pembangkit momen 5. Sifat ekspektasi variabel acak berdistribusi 6. Normal Multivariat 1. Distribusi peluang 2. Mean, variansi, dan ekspektasi 3. Distribusi Binomial 4. Beberapa distribusi peluang diskret. 1. Pengertian distribusi peluang 2. Mengenali beberapa distribusi peluang variable acak diskret dan sifatsifatnya. si, dan variansi variabel acak 10. Menghitung korelasi 11. Menjelaskan ekspektasi bersyarat 12. Menghitung ekspektasi melalui ekspektasi bersyarat 13. Menghitung peluang melalui peluang bersyarat 14. Menghitung variansi bersyarat 15. Menentukan fungsi pembangkit momen 16. Menjelaskan sifat-sifat ekspektasi dari variabel acak berdistribusi normal multivariat Ujian Tengah Semester 1. Menentukan distribusi peluang suatu variabel acak 2. Menghitung mean, variansi dan ekspektasi variabel acak diskret 3. Menghitung peluang X sukses dari n percobaan binomial. 4. Menghitung peluang distribusi peluang diskret : Poisson, Bab 4; Bab 5 dan 6 SAP : SAP-TI-III-TIK1010 (printed : tanggal cetak) Page 4 of 8
5 9 DISTRIBUSI NORMAL 10 SELANG PERCAYAAN 1. Sifat-sifat distribusi normal 2. Distribusi normal baku 3. Beberapa penerapan distribusi normal 4. Teorema Limit Pusat 5. Hampiran Normal untuk distribusi Binomial 1. Selang kepercayaan untuk mean (ó diketahui atau ukuran sample besar) 2. Selang kepercayaan untuk mean (ó tidak diketahui atau ukuran sample ke- tentang sifat-sifat distribusi norma 1. Konsep selang kepercayaan, dan mampu membuat selang kepercayaan 2. Memperhitungkan ukuran sampel Hipergeometri, & multinomial. 1. Mengenali suatu distribusi simetri atau menjurai. 2. Mengenali sifat dist. normal 3. Menghitung luas dibawah kurva normal, jika diberikan nilai z. 4. Menghitung peluang dari distribusi normal melalui distribusi normal baku. 5. Mencari nilai distribusi normal bila diberikan peluangnya 6. Menggunakan teorema limit pusat untuk menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan mean. 7. Menggunakan distribusi normal untuk menghampiri peluang distribusi binomial. 1. Membuat selang kepercayaan mean bila ó diketahui atau ukuran sampel besar 2. Menentukan ukuran sample minimal untuk SAP : SAP-TI-III-TIK1010 (printed : tanggal cetak) Page 5 of 8 Bab 1; Bab 6 Bab 7; Bab 8
6 cil) 3. Selang kepercayaan untuk proporsi 4. Selang kepercayaan untuk variansi dan simpangan baku 11 UJI HIPOTESIS 1. Langkah-langkah pengujian hipotesis 2. Uji mean untuk sample ukuran besar 3. Uji mean untuk sample ukuran kecil 4. Uji proporsi 5. Uji variansi dan simpangan baku 6. Beberapa topik yang berkaitan dengan pengujian hipotesis. tentang konsep pengujian hipotesis dapat melakukan pengujian hipotesis untuk masalah satu populasi suatu selang kepercayaan mean 3. Membuat selang kepercayaan mean bila ó tidak diketahui atau ukuran sampel kecil 4. Membuat selang kepercayaan proporsi 5. Menentuakan ukuran sample minimal untuk selang kepercayaan proporsi 6. Membuat selang kepecayaan variansi dan simpangan baku 1. Merumuskan hipotesis 2. Mencari nilai kritis untuk uji-z 3. Melakukan uji hipotesis mean untuk sampel ukuran besar dengan menggunakan uji- z 4. Menguji hipotesis mean sample ukuran kecil menggunakan uji- t 5. Menguji hipotesis proporsi dengan menggunakan uji-z 6. Menguji hipotesis variansi 7. Menggunakan uji khikuadrat 8. Menguji hipotesis SAP : SAP-TI-III-TIK1010 (printed : tanggal cetak) Page 6 of 8 Bab 8; Bab 9
7 12 UJI HIPOTESIS UNTUK BEDA DUA POPULASI 13 REGRESI DAN KORELASI 1. Uji hipotesis beda dua mean: sample ukuran besar 2. Uji hipotesis beda dua variansi atausimpangan baku 3. Uji hipotesis beda dua mean: sample ukuran kecil dan saling bebas 4. Uji hipotesis beda dua mean: sample ukuran kecil tetapi tidak saling bebas. 5. Uji hipotesis untuk beda dua proporsi. 1. Diagram sebar (scatter plot) 2. Korelasi 3. Regresi 4. Koefisien Determinasi 5. Regresi berganda 1. Konsep pengujian hipotesis untuk masalah dua parameter 2. Dapat menentukan uji yang sesuai 1. Konsep analisis regresi dan korelasi 2. Mampu menggunakannya untuk mempelajari hubuangan antara dua variabel menggunakan selang kepercayaan 1. Menguji hipotesis beda dua mean sampel ukuran besar menggunakan uji Z 2. Menguji hipotesis beda dua variansi atau simpangan baku 3. Melakukan uji hipotesis beda mean sample ukuran kecil dan saling bebas 4. Melakukan uji hipotesis beda mean untuk sample ukuran kecil tidak saling bebas 5. Menguji hipotesis beda dua proporsi 1. Membuat diagram sebar 2. Menghitung koefisien korelasi 3. Menguji hipotesis korelasi 4. Mencari persamaan regresi 5. Menghitung koef. determinasi 6. Mencari interval prediksi Bab 8; Bab 9 Bab 9; Bab 10 SAP : SAP-TI-III-TIK1010 (printed : tanggal cetak) Page 7 of 8
8 14 KHI-KUADRAT 1. Uji kecocokan-suai (goodness of fit) 2. Uji dengan menggunakan table kontingensi 1. Konsep uji khikuadrat 2. Mampu menggunakannya untuk masalah yang sesuai 1. Melakukan uji kecocokansuai 2. Menggunakan khikuadrat 3. Melakukan pengujian apakah dua variable saling bebas 4. Uji kehomogenan proporsi 5. Menggunakan khikuadrat Ujian Akhir Semester Bab 14; Bab 9 Referensi : 1. Robert V. Hogg, Probability And Satistical Interferance, Prenticerlall 2. I, Suprapto, Statistika, Erlangga 3. Sudjana, Metode Statistika, Tarsito Malang, September 2011 Evaluator : Achmad Zainul Wafah,S.Si SAP : SAP-TI-III-TIK1010 (printed : tanggal cetak) Page 8 of 8
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF33112 PROBABILITAS DAN STATISTIKA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KKKF33112 PROBABILITAS DAN STATISTIKA PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER (FILKOM) UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK PADANG LEMBAR PENGESAHAN Rencana
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) MUG2D3 PROBABILITAS DAN STATISTIKA Disusun oleh: INDWIARTI FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY 1 LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran Semester (RPS) ini telah disahkan
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH SIMULASI (KB) KODE / SKS : KK / 3 SKS
KODE / SKS : KK-01333 / 3 SKS 1 Pengertian dan tujuan 1. Klasifikasi Model 1 Simulasi. Perbedaan penyelesaian problem Dapat menjelaskan klasifikasi model dari matematis secara analitis dan numeris suatu
Kontrak Kuliah Metode Statistika 2
Kontrak Kuliah Metode Statistika 2 Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Deskripsi Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Metode Statistika 2 Semester/SKS : I / 3 SKS Kompetensi
SILABUS MATA KULIAH. : Dapat menyelesaikan permasalahan probabilitas dan mampu mengaplikasikan dalam kehidupan
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 306203 Mata kuliah : Probabilitas Bobot : 3 SKS Semester : III Mata Kuliah Prasyarat : - Deskripsi Mata Kuliah : Mata kuliah
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER JAKARTA STI&K SATUAN ACARA PERKULIAHAN
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMAA KOMPUTER JAKARTA STIK SATUAN ACARA PERKULIAHAN Mata : TEKNIK SIMULASI Kode Mata : MI - 15222 Jurusan / Jenjang : D3 TEKNIK KOMPUTER Tujuan Instruksional Umum : Agar mahasiswa
SILABUS. Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks
SILABUS Fakultas : FPMIPATI Program Studi : Pendidikan Matematika Mata Kuliah : Statistika Deskriptif Kode Mata Kuliah : MKK 4233 Jumlah SKS : 2 sks Semester : II Waktu Pertemuan : 2 x 50 Mata Kuliah Prasyarat
SILABUS. 5. Evaluasi a. Kehadiran = 10% b. Tugas = 20% c. UTS = 30% d. UAS = 40%
0 SILABUS 1. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Statistika Matematik 1 Kode Mata Kuliah : MT 404 Jumlah SKS : 3 Semester : 6 Kelompok Mata Kuliah : Mata Kuliah Keahlian (MKK) Program Studi Jurusan/Program
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI : SISTEM KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, DAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NAROTAMA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI : SISTEM KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, DAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NAROTAMA MATA KULIAH KODE MATA KULIAH Mata Kuliah Prasyarat Big
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN. I. Standar Kompetensi : Menyelesaikan masalah probabilitas baik secara teoritik maupun aplikasinya dalam kehidupan.
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 306203 Nama Mata Kuliah : Probabilitas Jumlah sks : 3 sks Semester : III Alokasi Waktu
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1 Berlaku mulai: Gasal/2011 MATA KULIAH : STATISTIKA KODE MATA KULIAH / SKS : 410102047 / 3 SKS MATA KULIAH PRASYARAT
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER JAKARTA STI&K SATUAN ACARA PERKULIAHAN
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMAA & KOMPUTER JAKARTA STI&K SATUAN ACARA PERKULIAHAN Mata : SIMULASI DAN PERMODELAN Kode Mata : MI 1302 Jurusan / Jenjang : S1 SISTEM KOMPUTER Tujuan Instruksional Umum :
ANALISIS 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
STATISTIK PERTEMUAN VI
STATISTIK PERTEMUAN VI 1. TEORI PENDUKUNG 1.1 Pendahuluan 1. Variabel acak 1.3 Distribusi variabel acak diskrit 1.4 Distribusi variabel acak kontinu 1.5 Distribusi multivariat 1.1 Pendahuluan Definisi
MODUL 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
Silabus Teori Peluang (STK-104) Jurusan Statistika Genap 2013/2014
Silabus Teori Peluang (STK-104) Jurusan Statistika Genap 2013/2014 Waktu : (Selasa, jam 10.00 11.40, D3D) dan (Kamis, jam 14.00 16.40, D3D) Dosen Pengasuh : Ridha Ferdhiana, M.Sc dan Dr. Muhammad Subianto,
No Kompetensi Khusus Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Metode Media / Alat Mahasiswa mampu menjelaskan konsep Apa itu statistik?
Mata Kuliah Kode/Bobot Deskripsi Singkat : GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) : Statistika dan Probabilitas : TSP-203/ 2 SKS Mata kuliah ini membahas tentang konsep dasar statistika dan probabilitas.
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER JAKARTA STI&K SATUAN ACARA PERKULIAHAN
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMAA & KOMPUTER JAKARTA STI&K SATUAN ACARA PERKULIAHAN Mata : STATISA PROBABILITAS Kode Mata : MI - 14204 Jurusan / Jenjang : D3 MANAJEMEN INFORMAA Tujuan Instruksional Umum
Program Studi Teknik Mesin S1
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DAN PROBABILITAS KODE / SKS : IT042238 / 2 SKS Program Studi Teknik Mesin S1 Pokok Bahasan Pertemuan dan TIU 1 Pendahuluan memahami tentang konsep statistik
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMputer Semester : 4
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMputer Semester : 4 Berlaku mulai : Genap/2011 MATA KULIAH : STATISTIKA DAN PROBABILITAS KODE MATA KULIAH / SKS : 410202061 / 3 SKS MATA
BI5106 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
BAHAN KULIAH STATISTIKA (Kelas Teori)
BAHAN KULIAH STATISTIKA (Kelas Teori) Fakultas : Fakultas Teknologi Industri Jurusan : Teknik informatika Mata kuliah & Kode : STATISTIKA SKS : Teori : 3 Praktik : - Semester dan Waktu : Sem : I Waktu
BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Statistika merupakan salah satu ilmu matematika yang terus berkembang dari waktu ke waktu. Di dalamnya mencakup berbagai sub pokok-sub pokok materi yang sangat bermanfaat
Syllabus Statistika Dasar Semester Ganjil 2012/2013 Prodi Informatika FMIPA Unsyiah
Syllabus Statistika Dasar Semester Ganjil 2012/2013 Prodi Informatika FMIPA Unsyiah Nama mata kuliah Statistika Dasar SKS 3 (2 1) Kode INF-201 Prasyarat Matematika Dasar 1 Dosen Pengasuh Kelas A : DR.
STATISTIKA. 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
SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-110 Nama Mata Kuliah : Teori Probabilitas Jumlah SKS : 2 Semester : II Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-101 Pengantar Teknik Industri
MA2082 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
SILABUS MATAKULIAH. Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 4 September 2015
SILABUS MATAKULIAH Revisi : 4 Tanggal Berlaku : 4 September 2015 A. Identitas 1. Nama Matakuliah : Teori Probabilitas 2. Program Studi : Teknik Industri 3. Fakultas : Teknik 4. Bobot sks : 2 SKS 5. Elemen
SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP)
1 SATUAN ACARA PEMBELAJARAN (SAP) Mata Kuliah Kode Mata Kuliah SKS Durasi Pertemuan Pertemuan ke : Statistika dan Probabilitas : TSP-203 : 2 (Dua) : 100 menit : 1 (Satu) A. Kompetensi: a. Umum : Mahasiswa
RENCANA PEMBELAJARAN
FAKULTAS TEKNOLOGI KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS NASIONAL RENCANA Matakuliah : Statistika Semester : 2 Kode : SKS : 2 Jurusan : Sistem Informasi Dosen : Ir. Endah Tri E.H.,MMSI Kompetensi : MINGGU
BUKU RANCANGAN PENGAJARAN
BUKU RANCANGAN PENGAJARAN Mata Kuliah STATISTIK SOSIAL Disusun oleh: SYAHRUL, S.T., M.Eng Program Studi Ilmu Administrasi Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas 17 Agustus 1945 Samarinda 2015
BAB II LANDASAN TEORI. ilmiah. Pencacahan atau pengukuran karakteristik suatu objek kajian yang
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Peluang Pada dasarnya statistika berkaitan dengan penyajian dan penafsiran hasil yang berkemungkinan (hasil yang belum dapat ditentukan sebelumnya) yang muncul dalam
TINJAUAN PUSTAKA. mengestimasi parameter regresi. Distribusi generalized. digunakan dalam bidang ekonomi dan keuangan.
II. TINJAUAN PUSTAKA Distribusi generalized,,, adalah salah satu distribusi probabilitas kontinu. Distribusi ini pertama kali diperkenalkan McDonald dan Newey 988 untuk mengestimasi parameter regresi.
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS
Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Pendahulua n tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika
LANDASAN TEORI. Distribusi Gamma adalah salah satu keluarga distribusi probabilitas kontinu.
II. LANDASAN TEORI Distribusi Gamma adalah salah satu keluarga distribusi probabilitas kontinu. Distribusi ini merupakan distribusi fungsi padat yang terkenal luas dalam bidang matematika. Distribusi gamma
BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam teori probabilitas dan statistika, distribusi binomial adalah distribusi probabilitas diskret jumlah keberhasilan dalam n percobaan ya/tidak (berhasil/gagal)
DISTRIBUSI 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)
SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA
Mata Kode / SKS Program Studi Fakultas : Statistika Dasar : IT012244 / 2 SKS : Sistem Komputer : Ilmu Komputer & Teknologi Informasi 1 Pendahuluan konsep statistika dan notasi penjumlahan 1.1. Konsep statistika
SILABUS DAN SAP MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN (AGT6224) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GENAP (SMT III)
1 SILABUS DAN SAP MATA KULIAH STATISTIKA TERAPAN (AGT6224) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GENAP (SMT III) PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS HALU OLEO TAHUN AJARAN 2014/2015
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Seiring dengan berjalannya waktu, ilmu pengetahuan dan teknologi (sains dan teknologi) telah berkembang dengan cepat. Salah satunya adalah ilmu matematika yang
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MANAJEMEN BISNIS FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
SILABUS 1) Identitas mata kuliah Nama mata kuliah : Statistika I Kode Mata kuliah : PE 104 Jumlah SKS : 3 SKS Semester : 3 Kelompok mata kuliah : MKK Program Studi Program Stud : Pendidikan Manajemen Bisnis
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini dijelaskan beberapa definisi dan teorema yang digunakan dalam pembahasan berikutnya. 2.1 Teori Peluang Definisi 2.1.1 (Percobaan Acak) (Ross 2000) Suatu percobaan
SILABUS KURIKULUM BERBASIS KOMPETENSI FAKULTAS TARBIYAH BANJARMASIN
SILABUS KURIKULUM BERBASIS KOMPETENSI FAKULTAS TARBIYAH BANJARMASIN 1. Mata Kuliah / Kode : Statistika Elementer/PMK 706. Jumlah SKS : 3 SKS 3. Jurusan / Program Studi : TMIPA / Tadris Matematika 4. Tujuan
TINJAUAN PUSTAKA Asuransi Kelompok Penyakit Lanjut Usia (Lansia) di Indonesia
3 TINJAUAN PUSTAKA Asuransi Asuransi berasal dari kata assurance atau insurance, yang berarti jaminan atau pertanggungan. Asuransi dalam Undang-Undang No.2 Th 1992 tentang usaha perasuransian adalah perjanjian
Silabus dan Satuan Acara Perkuliahan
Fakultas Ekonomi No. Dokumen : FE-SSAP-S2-10 Program Studi S1 Akuntansi No. Revisi : 03 Silabus dan Satuan Acara Perkuliahan Tgl.Revisi : 23-06-2010 Tgl. Berlaku : 23-06-2010 Statistik & Probabilitas Halaman
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DASAR Kode : EK11. B230 / 3 Sks
Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1Pendahuluan tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika statistika Mahasiswa dapat menjelaskan kegunaan
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : E124304 / Teori Probabilitas Revisi 4 Satuan Kredit Semester : 2 SKS Tgl revisi : 16 Juli 2015 Jml Jam kuliah dalam seminggu
DESKRIPSI MATA KULIAH
DESKRIPSI MATA KULIAH Nama Mata Kuliah Kode Mata Kuliah Kredit : Statistika dan Probabilitas : IF32225 : 3 SKS (3X45 menit) Deskripsi : Membahas mengenai cara-cara pengumpulan data, penganalisisan dan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. (b) Variabel independen yang biasanya dinyatakan dengan simbol
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Regresi Regresi adalah suatu studi statistik untuk menjelaskan hubungan dua variabel atau lebih yang dinyatakan dalam bentuk persamaan. Salah satu variabel merupakan variabel
DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA. Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS
DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS nia.rini.purita2316@gmail.com, getut.uns@gmail.com ABSTRAK
28/09/2012 SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS. ω Ω
SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS Sample space,ω, Ω adalah sekumpulan semua sample points,ω, ω yang mungkin; dimana ω Ω Contoh 1. Melemparkan satu buah koin:ω={gambar,angka} Contoh 2. Menggelindingkan
PENS. 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
Konsep 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
Kegiatan Belajar 1 menerangkan konsep chi square. Kegiatan Belajar 2 menerangkan uji kepatutan (goodness of fit). Kegiatan Belajar 3 menerangkan tes
ix S Tinjauan Mata Kuliah tatistika merupakan ilmu yang sangat diperlukan di segala bidang. Kegunaannya untuk memecahkan suatu permasalahan dengan menggunakan analisis kuantitatif. Dengan berkembangnya
II. TINJAUAN PUSTAKA. Ruang sampel S adalah himpunan semua hasil dari suatu percobaan. Kejadian E
5 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Peluang Ruang sampel S adalah himpunan semua hasil dari suatu percobaan. Kejadian E adalah himpunan bagian dari ruang sampel. Peluang suatu kejadian P(E) adalah
KONSEP 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
Catatan 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
Modul 1, Modul 2, Modul 3,
ix M Tinjauan Mata Kuliah ata kuliah Statistik Ekonomi merupakan mata kuliah keahlian khusus yang berisi tentang alat analisis yang digunakan untuk membantu memecahkan suatu permasalahan terutama dalam
DISTRIBUSI SAMPLING. Berdistribusi normal dengan rataan. Dan variasi
DISTRIBUSI SAMPLING Definisi : distribusi sampling adalah distribusi peluang untuk nilai statistik yang diperoleh dari sampel acak untuk menggambarkan populasi. 1. Distribusi rata rata Misal sampel acak
Peubah 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
STK 203 TEORI STATISTIKA I
STK 203 TEORI STATISTIKA I V. SEBARAN FUNGSI PEUBAH ACAK V. Sebaran Fungsi Peubah Acak 1 Sebaran Fungsi Peubah Acak Dalam banyak kasus untuk melakukan inferensi terhadap suatu parameter kita lebih banyak
GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)
GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Nama Mata Kuliah : STATISTIKA-2 **/ 2015 Kode Mata Kuliah/SKS : IT-022251/2 SKS Deskripsi singkat : Mata Kuliah Keilmuan dan Ketrampilan (MKKK) Statistika-2 merupakan
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER GANJIL 2017/2018 PRODI MANAJEMEN INFORMASI KESEHATAN FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN UNIVERSITAS ESA UNGGUL
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER GANJIL 2017/2018 PRODI MANAJEMEN INFORMASI KESEHATAN FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN UNIVERSITAS ESA UNGGUL Mata Kuliah : Statistik Deskriptif Kode MK : MIK321 Mata Kuliah Prasyarat
Pengantar 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.
PENGANTAR PROBABILITAS STATISTIKA UNIPA SBY
PENGANTAR PROBABILITAS GANGGA ANURAGA POKOK BAHASAN Konsep dasar probabilitas Teori himpunan Permutasi Kombinasi Koefisien binomial Koefisien multinomial Probabilitas Aksioma probabilitas Probabilitas
DISTRIBUSI 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
II. LANDASAN TEORI. karakteristik dari generalized Weibull distribution dibutuhkan beberapa fungsi
II. LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diberikan beberapa definisi dan teorema yang berkaitan dengan penelitian penulis. Dalam menyelesaikan momen, kumulan dan fungsi karakteristik dari generalized Weibull
PRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS RENCANA PEMBELAJARAN KODE/ MATA KULIAH/ SKS/ SEMESTER : SS /PENGANTAR METODE STATISTIKA / (2/1/1) I
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu melakukan deskripsi, eksplorasi dan interpretasi data serta Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Mampu
Kumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=x) disebut distribusi probabilitas X
Kumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=) disebut distribusi probabilitas X (distribusi X) Diskrit Seragam Binomial Hipergeometrik
RANCANGAN PEMBELAJARAN
RANCANGAN PEMBELAJARAN Mata Kuliah : dan Proses Stokastik Semester : Jurusan : Dosen : TIU : respon sistem linear dengan input menggunakan konsep probabilitas dan proses stokastik (C4) No.. Mahasiswa mampu
STATISTIK DAN PROBABILITY
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) STATISTIK DAN PROBABILITY Disusun Oleh : Budi Gunawan, ST., MT. PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MURIA KUDUS 2012 Program
STATISTIKA DASAR ( FI 411 )
1 STATISTIKA DASAR ( FI 411 ) I DESKRIPSI Mata Kuliah ini merupakan mata kuliah wajib bagi mahasiswa Fisika dan Pendidikan fisika. Hasil yang diharapkan dari perkuliahan ini adalah mahasiswa menguasai
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR JURUSAN : TEKNIK KOMPUTER JUMLAH SKS : 2
SATUAN ACAA PEKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASA JUUSAN : TEKNIK KOMPUTE Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 Pendahuluan tentang konsep statistika dan notasi Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar Konsep
RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) -i llt.{\ \/ ' t+ .,+t-' =-,!il'; I.,"r I "., 'i'.ii:i'ii [ii- STATISTIKA PROBABI LITAS
RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) -i llt.{\ \/.,+t-' ' t+ =-,!il'; - I.,"r I "., 'i'.ii:i'ii [ii- STATISTIKA PROBABI LITAS DISUSUN OLEH: Setia Astuti, S.Si, MKom Erna Zuni Astutik,
DESKRIPSI PERKULIAHAN
DESKRIPSI PERKULIAHAN Program Studi : Pendidikan Guru Sekolah Dasar Mata Kuliah : Statistik Inferensial Kode Mata Kuliah : MKBK 526520 Jumlah SKS : 3 SKS Dosen Pengampu : Nurratri Kurnia Sari, S. Pd.,
BAB II LANDASAN TEORI
4 BAB II LANDASAN TEORI Teori yang ditulis dalam bab ini merupakan beberapa landasan yang digunakan untuk menganalisis sebaran besarnya klaim yang berekor kurus (thin tailed) dan yang berekor gemuk (fat
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF 1 (MI) KODE / SKS: KK / 2 SKS
Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Pendahulua n tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika
PRODI. Dosen : MM No.Revisi : 00. Semester : I Hal: 1 dari 5. kelompok. Deskripsi 2 populasi. Kemampuan. Kemampuan kerja.
RP S1 SP 01 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 11.1 : Mampu menganalisis data secara kuantitatif baik secara univariat maupun Multivariat serta menerapkannya. 2. CP 8.1 : Memformulasikan masalah ke dalam pemodelan
4. Mahasiswa mampu melakukan estimasi parameter, melakukan uji hipotesis statistic serta estimasi interval. Diskripsi Singkat MK
INSTITUT TEKNOLOGI KALIMANTAN JURUSAN MATEMATIKA DAN TEKNOLOGI INFORMASI PROGRAM STUDI MATEMATIKA RENCANA PEMBELAJARAN MATA KULIAH KODE Rumpun MK BOBOT (sks) SEMESTER Tgl Penyusunan Matematika Statistika
STATISTIKA DASAR ( FI 411 )
1 STATISTIKA DASAR ( FI 411 ) I DESKRIPSI Mata Kuliah ini merupakan mata kuliah wajib bagi mahasiswa Fisika dan Pendidikan fisika. Hasil yang diharapkan dari perkuliahan ini adalah mahasiswa menguasai
Pengantar 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
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM MAGISTER STATISTIKA TERAPAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1
4.1.1 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
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI)
RANCANGAN KURIKULUM PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DALAM KERANGKA KUALIFIKASI NASIONAL INDONESIA (KKNI) PROGRAM MASTER STATISTIKA TERAPAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN IPA 2 0 1 2 I.
STK 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
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 21 Beberapa Pengertian Definisi 1 [Ruang Contoh] Ruang contoh adalah himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan acak, dan dinotasikan dengan (Grimmet dan Stirzaker,1992)
SILABUS MATA KULIAH. : Dapat mengaplikasikan statistika dasar dalam memecahkan masalah, khususnya dalam penelitian.
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 405203 Mata kuliah : Statistika Dasar Bobot : 3 SKS Semester : IV Mata Kuliah Prasyarat : Probabilitas Deskripsi Mata Kuliah
DISTRIBUSI 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
BAB 8 DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT
BAB 8 DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT A. Peluang Peluang atau yang sering disebut sebagai probabilitas dapat dipandang sebagai cara untuk mengungkapkan ukuran ketidakpastian/ ketidakyakinan/ kemungkinan suatu
STATISTIKA EKONOMI I Chapter 4 Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial Chapter 5 Teori Sampling
STATISTIKA EKONOMI I Chapter 4 Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial Chapter 5 Teori Sampling Rengganis Banitya Rachmat rengganis.rachmat@gmail.com 4. Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER F-0653 Issue/Revisi : A0 Tanggal Berlaku : 1 Juli 2015 Untuk Tahun Akademik : 2015/2016 Masa Berlaku : 4 (empat) tahun Jml Halaman : 10 halaman Mata Kuliah : Statistika &
RENCANA PERKULIAHAN SEMESTER
Program Studi : S1 Pendidikan Administrasi Perkantoran Mata kuliah : Statistik I Kode Mata Kuliah : 7024213033 Semester/SKS : Genap (4)/ 3 SKS Prasyarat : Aplikasi Komputer I Dosen Pengampu : Choirul Nikmah,
Sampling dengan Simulasi Komputer
Modul Sampling dengan Simulasi Komputer PENDAHULUAN Sutawanir Darwis M etode statistika merupakan alat untuk menyelesaikan masalah apabila solusi analitik tidak mungkin diperoleh. Dengan metode statistika
STK 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
DISTRIBUSI PROBABILITAS
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISTRIBUSI PROBABILITAS Peluang terjadinya nilai variabel random X yang meliputi semua nilai ditentukan melalui distribusi peluang. Distribusi peluang suatu variabel random X adalah
2 SKS. Oleh ; N. Setyaningsih
2 SKS Oleh ; N. Setyaningsih MATERI PERKULIAHAN (1)Pendahuluan peran statistika dalam penelitian ; (2)Penyajian data : dalam bentuk (a) tabel dan (b) diagram; (3) ukuran tendensi sentaral, ukuran penyimpangan,
Pengantar 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
KONTRAK KULIAH STATISTIK DESKRIPTIF
DATA DIRI Nama lengkap : Herdian, S.Pd., M.Pd. Alamat : Jl Raya Pagelaran Kec. Pagelaran - Pringsewu Telepon : 0856 6969 3636/ 0812 72 104 167 Pendidikan : S.1 Pend. Matematika Univ. lampung S.2 Pend.
DISTRIBUSI 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)
SILABUS, RPP, RPS STATISTIKA. Program Studi Informatika FAKULTAS TEKNIK- UNIVERSITAS PGRI SEMARANG
SILABUS, RPP, RPS STATISTIKA Program Studi Informatika FAKULTAS TEKNIK- UNIVERSITAS PGRI SEMARANG FORMULIR No.Dokumen FM-01-AKD-1516 UNIVERSITAS PGRI SEMARANG FORMAT SILABUS Tanggal Berlaku Halaman 1