MODUL DISTRIBUSI PROBABILITAS EKSPONENSIAL
|
|
- Hamdani Irawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MODUL DISTRIBUSI PROBABILITAS EKSPONENSIAL Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Distribusi Eksponensial Pengambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan syarat Distribusi Eksponensial I. Pendahuluan Distribusi probabilitas eksponensial merupakan pengujian digunakan untuk melakukan perkiraan atau prediksi dengan hanya membutuhkan perkiraan rata-rata populasi, karena dalam distribusi eksponensial memiliki standar deviasi sama dengan rata-rata. Distribusi ini termasuk ke dalam distribusi kontinyu. Ciri dari distribusi ini adalah kurvanya mempunyai ekor di sebelah kanan dan nilai x dimulai dari 0 sampai tak hingga. Gambar kurva distribusi eksponensial berbeda-beda tergantung dari nilai x dan λ sebagai berikut : Syarat dari distribusi eksponensial yaitu : X 0 λ > 0 Statistika 2 ATA 11/12
2 e = 2, Dalam menghitung probabilitas distribusi eksponensial, rumus yang digunakan adalah : Dimana X = interval rata-rata λ = parameter rata-rata Xo = rata-rata sampel yang ditanyakan e = eksponensial = 2,71828 Gambar daerah luas kurva distribusi eksponensial : Keterangan : daerah arsiran probabilitas tergantung tanda atau. jika P (X Xo) maka daerah arsiran probabilitasnya berada di sebelah kiri. Statistika 2 ATA 11/12
3 Contoh soal 1 : Toko CD BEAT THE HITS tengah mengadakan diskon besar-besaran sehingga kedatangan pengunjung yang berdistribusi eksponensial meningkat dari biasanya menjadi 8,4 per 35 menit. berapa probabilitas kedatangan pengunjung dalam selang waktu 8 menit atau lebih? Diketahui: Xo = 8 menit / 35menit = 0,228 λ = 8,4 Ditanyakan: P(X 8 menit)? Jawab: Dengan langkah manual : P(X 0,5) = e ^ (-8,4*0,228) = 0,14734 atau 14,734% Dengan menggunakan program r commander : Langkah-langkah pengerjaan dengan r commander : 1. Buka program r commander. 2. Klik menubar Distributions Continuous distributions Exponential distributions Exponential Probabilities. Statistika 2 ATA 11/12
4 Setelah tampil window Exponential Probabilities, masukkan nilai X pada kolom nilai peubah /variable values yaitu 0.228, nilai λ pada kolom laju yaitu 8.4. Karena yang ditanyakan adalah selang waktu kedatangan 8 menit atau lebih, maka dipilih Upper tail, seperti tampilan sebagai berikut : Statistika 2 ATA 11/12
5 3. Setelah itu klik ok, Lalu akan muncul tampilan sebagai berikut : Analisis : Jadi peluang probabilitas bahwa kedatangan pelanggan BEAT THE HITS! memiliki selang waktu kedatangan 8 menit atau lebih sebesar 0,1473 atau 14,73%. Contoh soal 2 : Sebuah toko buku besar di Bali mempunyai rata-rata kedatangan pengunjung yang berdistribusi eksponensial sebesar 5,8 setiap 50 menit. berapa probabilitas kedatangan pengunjung memiliki selang waktu 15 menit atau kurang? Diketahui : Xo = 15 menit/50menit = 0,3 λ = 5,8 Ditanyakan : P(X 15 menit)? Jawab : Statistika 2 ATA 11/12
6 Dengan langkah manual : P(X Xo) =1 e ^ (-5,8*0,3) = 0,8244 atau 82,44% Dengan menggunakan program r commander : Langkah-langkah pengerjaan dengan r commander : 1. Buka program r commander. 2. Klik menubar Distributions Continuous distributions Exponential distributions Exponential Probabilities. Setelah tampil window Exponential Probabilities, masukkan nilai X pada kolom nilai peubah /variable values yaitu 0.3, nilai λ pada kolom laju yaitu 5.8. Karena yang ditanyakan adalah selang 15 menit atau kurang, maka dipilih Lower tail, seperti tampilan sebagai berikut : Statistika 2 ATA 11/12
7 3. Setelah itu klik ok, Lalu akan muncul tampilan sebagai berikut : Analisis : Jadi peluang probabilitas bahwa kedatangan pelanggan memiliki selang satu jam atau kurang sebesar 0,8244 atau 82,44%. Statistika 2 ATA 11/12
DISTRIBUSI 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 terperinciModul Praktikum Distribusi Weibull DISTRIBUSI WEIBULL. Tujuan Praktikum:
DISTRIBUSI WEIBULL Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Pegambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan syarat I. PENDAHULUAN ini diperkenalkan oleh ahli fisikawan Swedia
Lebih terperinciMODUL PRAKTIKUM STATISTIKA 2. Laboratorium Jurusan. Manajemen Dasar. Fakultas Ekonomi UNIVERSITAS GUNADARMA. Versi 3.1. Tahun Penyusunan 2012
MODUL PRAKTIKUM STATISTIKA 2 Versi 3.1 Tahun Penyusunan 2012 Tim Penyusun 1. Ir. Rina Sugiarti, MM 2. Lies Handrijaningsih, SE.,MM 3. Budi Sulistyo SE.,MM 4. Oktavia Anna Rahayu 5. Intan Permatasari Laboratorium
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 terperinciHaryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26
Distribusi probabilita kontinu, yaitu apabila random variabel yang digunakan kontinu. Probabilita dihitung untuk nilai dalam suatu interval tertentu. Probabilita di suatu titik = 0. Probabilita untuk random
Lebih terperinciModel dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri
Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri Nomor random >> angka muncul secara acak (random/tidak terurut) dengan probabilitas untuk muncul yang sama. Probabilitas/Peluang merupakan ukuran kecenderungan
Lebih terperinciPertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu
Pertemuan ke 5 4.1 Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu Fungsi Probabilitas dengan variabel kontinu terdiri dari : 1. Distribusi Normal 2. Distribusi T 3. Distribusi Chi Kuadrat
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 terperinciMODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 )
MODUL UJI NON PARAMETRIK (CHI-SQUARE/X 2 ) Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Distribusi Chi Square Pengambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan syarat Distribusi
Lebih terperinciLABORATORIUM MANAJEMEN DASAR STATISTIKA 1 PTA 2015/2016 NAMA : NPM : KELAS : KP : TUTOR : ASBAR :
LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR STATISTIKA 1 PTA 2015/2016 NAMA : NPM : KELAS : KP : TUTOR : ASBAR : FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS GUNADARMA JAKARTA 2015 KATA PENGANTAR Puji syukur kami panjatkan kepada Tuhan
Lebih terperinciDistribusi Normal. Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS
Distribusi Normal Statistika (MAM 4137) Syarifah Hikmah JS Outline Kurva normal Luas daerah di bawah kurva normal Penerapan sebaran normal DISTRIBUSI NORMAL model distribusi kontinyu yang paling penting
Lebih terperinciLABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2. Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan :
LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS GUNADARMA KELAPA DUA ATA 2012/2013 KATA PENGANTAR Puji syukur kami panjatkan kepada Tuhan
Lebih terperinci15Ilmu. Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal)
Modul ke: Fakultas 15Ilmu Komunikasi Uji t-student dan Uji Z (Distribusi Normal) Untuk sebaran distribusi sampel kecil, dikembangkan suatu distribusi khusus yang disebut distribusi t atau t-student Dra.
Lebih terperinciSTMIK KAPUTAMA - BINJAI
STMIK KAPUTAMA - BINJAI Pengujian hipotesis merupakan suatu prosedur yang didasarkan pada bukti sampel dan teori probabilitas yang digunakan untuk menentukan apakah suatu hipotesis adalah pernyataan yang
Lebih terperinciKONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT.
KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT. EKSPERIMEN suatu percobaan yang dapat diulang-ulang dengan kondisi yang sama CONTOH : Eksperimen : melempar dadu 1 kali Hasilnya
Lebih terperinciDISTRIBUSI BINOMIAL berhasil gagal berhasil gagal berhasil gagal ya tidak success failed sukses atau berhasil gagal. sukses atau berhasil.
DISTRIBUSI BINOMIAL Pendahuluan Distribusi binomial merupakan suatu proses distribusi probabilitas yang dapat digunakan apabila suatu proses sampling dapat diasumsikan sesuai dengan proses Bernoulli. Proses
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 terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1. Adam Hendra Brata
Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1 Adam Hendra Brata Variabel Acak Kontinyu - Variabel Acak Kontinyu Suatu variabel yang memiliki nilai pecahan didalam range tertentu Distribusi
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 terperinciLAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM ILAB KAMPUS H
LAB MANAJEMEN DASAR MODUL METODE RISET PRAKTIKUM ILAB KAMPUS H Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA)
Lebih terperinciMODUL 1 SAMPLE t-test
MODUL SAMPLE t-test TUJUAN. Mahasiswa mampu memahami Uji Hipotesis Sample t-test. Mampu menyeleseikan persoalan Uji Hipotesis Sample t-test dengan software SPSS DESKRIPSI Salah satu cabang ilmu statistik
Lebih terperinciDistribusi Probabilitas Kontinyu Teoritis
Distribusi Probabilitas Kontinyu Teoritis Suprayogi Dist. Prob. Teoritis Kontinyu () Distribusi seragam kontinyu (continuous uniform distribution) Distribusi segitiga (triangular distribution) Distribusi
Lebih terperinciNAMA : NPM : KELAS : KP : TUTOR : ASBAR : LAB. MANAJEMEN DASAR vii LITBANG PTA 16/17
NAMA : NPM : KELAS : KP : TUTOR : ASBAR : LAB. MANAJEMEN DASAR vii LITBANG PTA 16/17 KATA PENGANTAR KATA PENGANTAR Dengan menyebut nama Allah, kami panjatkan puji dan syukur ata kehadirat-nya, yang telah
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL
DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL 1 KARAKTERISTIK DISTRIBUSI KURVA NORMAL 1. Kurva berbentuk genta ( = Md= Mo) 2. Kurva berbentuk simetris 3. Kurva normal berbentuk asimptotis 4. Kurva mencapai puncak pada
Lebih terperinciMODUL DISTRIBUSI T. Objektif:
MODUL DISTRIBUSI T Objektif: 1. Membantu mahasiswa memeahami materi Distribusi t 2. Pengambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan syarat Distribusi t I. PENDAHULUAN Pengujian hipotesis
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016
DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016 DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU Berbeda dengan variabel random diskrit, sebuah variabel random kontinyu adalah variabel yang dapat
Lebih terperinciMODUL REGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Pegambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan persamaan I. Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi
Lebih terperincimulai Identifikasi masalah dan tujuan dan Pengambilan data (pengamatan) Statistika deskriptif Uji asumsi tingkat kedatangan dan tingkat pelayanan
L A N G K A H mulai Identifikasi masalah dan tujuan dan Pengambilan data (pengamatan) Statistika deskriptif Uji asumsi tingkat kedatangan dan tingkat pelayanan A N A L I S I S Analisis sistem nyata Dibandingkan
Lebih terperinciDistribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai
Distribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai analisis statistika. Distribusi normal baku adalah distribusi
Lebih terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Pokok Bahasan Variabel Acak Pola Distribusi Masukan Pendugaan Pola Distribusi Uji Distribusi
Lebih terperinciDistribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 13/11/2013
3//203 STATISTIK INDUSTRI Agustina Eunike, ST., MT., MBA Rata-rata dan Variansi Rumus Umum: Distribusi Peluang Diskrit dan Kontinyu UNIFORM Distribusi Diskrit Uniform Distribusi Diskrit Uniform Contoh:
Lebih terperinciStatistik Deskriptif dengan Microsoft Office Excel
Statistik Deskriptif dengan Microsoft Office Excel Junaidi, Junaidi I. Prosedur Statistik Deskriptif pada Excel Statistik deskriptif adalah statistik yang bertujuan untuk mendeskripsikan atau menggambarkan
Lebih terperinciBAB IV PROSES POISSON (III)
BAB IV PROSES POISSON (III) Pada pertemuan ini akan dibahas Proses Poisson bagian ketiga. Pada bab ini akan dibahas definisi dan contoh-contoh dari Proses Poisson Campuran. Selanjutnya akan dibahas pula
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada kehidupan sehari-hari, distribusi probabilitas dapat diterapkan dalam banyak hal yang memberikan keuntungan serta manfaat dalam pengaplikasiannya. Misalnya, pada
Lebih terperinciDISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. Distribusi Normal_M. Jainuri, M.Pd 1
DISTRIBUSI NORMAL Pertemuan 3 1 Distribusi Normal Pertama kali diperkenalkan oleh Abraham de Moivre (1733). De Moivre menemukan persamaan matematika untuk kurva normal yang menjadi dasar dalam banyak teori
Lebih terperinciOUT LINE. Distribusi Probabilitas Normal. Pengertian Distribusi Probabilitas Normal. Distribusi Probabilitas Normal Standar
3 OUT LINE Pengertian Distribusi Probabilitas Normal Distribusi Probabilitas Normal Distribusi Probabilitas Normal Standar Penerapan Distribusi Probabilitas Normal Standar Pendekatan Normal Terhadap Binomial
Lebih terperinciUmmu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA
Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 Inferensia Statistika : Mencakup semua metode yang digunakan untuk penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi dengan melakukan pengambilan sampel (sampling)
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 PENYAJIAN DATA
BAB 2 PENYAJIAN DATA A. PENGERTIAN DISTRIBUSI FREKUENSI Daftar yang memuat data berkelompok. Susunan data menurut kelas-kelas interval tertentu atau menurut kategori tertentu dalam sebuah daftar. 1. Kelas-kelas
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. Tabel 3.1 Data Jumlah dan Rata-Rata Waktu Pelayanan Pasien (menit) Waktu Pengamatan
BAB 3 PEMBAHASAN 3.1. Uji Kesesuaian Distribusi Dalam penelitian ini kedatangan pasien diasumsikan berdistribusi Poisson dan waktu pelayanan diasumsikan berdistribusi Eksponensial. Untuk menguji kebenarannya
Lebih terperinciManajemen. Modul Riset Akuntansi UJI NORMALITAS. Manajemen
UJI NORMALITAS 2 29 Objektif: Mahasiswa dapat menguji tentang kenormalan distribusi data menggunakan R-Programming 30 Tujuan dari uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah data yang diambil adalah
Lebih terperinciPertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik
Pertemuan Ke-12 6.4 Uji Hipotesis Langkah langkah pengujian hipotesis : 1. Nyatakan hipotesa nolnya H o bahwa θ = θ o. 2. Pilih hipotesis alternatif H 1 yang sesuai diantara θ < θ o, θ > θ o atau θ # θ
Lebih terperinciONE SAMPLE T TEST. Uji Pihak Kiri : dikatakan sebagai uji pihak kiri karena t tabel ditempatkan di bagian kiri Kurva
1 ONE SAMPLE T TEST BY HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com ============================================================================= One sample t test
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 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 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 terperinciSPSS 10: Transformasi Data. Transformasi Data
SPSS 0: Transformasi Data Transformasi Data Transformasi data adalah suatu proses dalam merubah bentuk data. Misalnya merubah data numerik menjadi data kategorik atau merubah dari beberapa variabel yang
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada kehidupan sehari-hari, distribusi probabilitas dapat ditemukan dalam banyak hal yang dapat memberikan manfaat dalam penerapannya. Distribusi probabilitas merupakan
Lebih terperinciMODUL 2. TABULASI DATA. TABULASI DATA Pembuatan Tabel Frekwensi. Perintah Statistik
MODUL 2. Tujuan : 1. Membuat tabel frekwensi dan memahami perintah statistik, chart, dan format. 2. Memahami penyajian data secara numerik berupa analisis statistik deskriptif, yang menyajikan ukuran-ukuran
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1. Latar belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1. Latar belakang Pengujian hipotesis statistik adalah bidang yang paling pnting dalam inferensia statistik, benar atau salahnya suatu hipotesis tidak akan pernah diketahui dengan pasti
Lebih terperinciPERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL
Statistika, Vol., No., Mei PERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL Moh. Yamin Darsyah, Dwi Haryo Ismunarti Program Studi S Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, Jl. Kedung
Lebih terperinciMK Statistik Bisnis 2 MultiVariate. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1
Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1 Descriptive Statistics mengandung metoda dan prosedur yang digunakan untuk pengumpulan, pengorganisasian, presentasi dan memberikan karakteristik terhadap himpunan
Lebih terperinciLAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua
LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik merupakan ukuran yang menunjukkan bagaimana
Lebih terperinciPendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random
RANCANGAN RANDOM LENGKAP Pendahuluan RRL RRL atau Rancangan Random Lengkap merupakan rancangan di mana unit eksperimen yang dikenai perlakuan secara random dan menyeluruh lengkap untuk setiap perlakuan.
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 terperinciJika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3.
Analisis Regresi Analisis regresi merupakan salah satu alat statistika yang sangat populer digunakan user dalam mengolah data statistika. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui hubungan satu atau
Lebih terperinciLABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2. Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan :
LABORATORIUM MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 2 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS GUNADARMA KELAPA DUA ATA 2012/2013 KATA PENGANTAR Puji syukur kami panjatkan kepada Tuhan
Lebih terperinciBinomial Distribution. Dyah Adila
Binomial Distribution Dyah Adila Binomial Distribution adalah bentuk percobaan yang memiliki syarat-syarat sebagai berikut: 1. Percobaan dilakukan sebanyak n kali. 2. Setiap percobaan memiliki dua hasil
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 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 terperinciLaju pertumbuhan penduduk geometrik menggunakan asumsi bahwa laju pertumbuhan penduduk sama setiap tahunnya.
Laju Pertumbuhan Penduduk Geometrik pada waktu tertentu. Kegunaannya adalah memprediksi jumlah penduduk suatu wilayah di masa yang akan datang. Laju pertumbuhan penduduk geometrik menggunakan asumsi bahwa
Lebih terperinciUJI NONPARAMETRIK (CHI SQUARE / X2)
UJI NONPARAMETRIK (CHI SQUARE / X2) 5 92 Objektif Mahasiswa dapat menghitung uji parametik dan uji nonparametric Mahasiswa dapat menguji ada atau tidaknya interdependensi antara variable kuantitatif yang
Lebih terperinciTABEL DISTRIBUSI Dilengkapi Metode Untuk Membaca Tabel Distribusi
TABEL DISTRIBUSI Dilengkapi Metode Untuk Membaca Tabel Distribusi Deny Kurniawan 0 Penulis memberikan ijin kepada siapapun untuk memperbanyak dan menyebarluaskan tulisan ini dalam bentuk (format) apapun
Lebih terperinciStatistika & Probabilitas. Pancaran Frekuensi
Statistika & Probabilitas Pancaran Frekuensi Membentuk Pancaran Frekuensi raw data (data mentah) Sekelompok data yang belum tersusun & belum teratur sehingga belum dapat dijelaskan ataupun dipahami. Tabel
Lebih terperinciUJI NORMALITAS DATA. Sebelum kita bicarakan ujin normalitas berikut kita perhatikan gambar distribusi normal berikut ini :
UJI NORMALITAS DATA Sebelum kita bicarakan ujin normalitas berikut kita perhatikan gambar distribusi normal berikut ini : Garis mendatar pada grafik kurva normal umum adalah sumbu-x Garis mendatar pada
Lebih terperinciTEORI PENDUGAAN STATISTIK. Oleh : Riandy Syarif
TEORI PENDUGAAN STATISTIK Oleh : Riandy Syarif Pendugaan adalah proses menggunakan sampel (penduga) untuk menduga parameter (Populasi) yg tidak diketahui. Ilustrasi : konferensi perubahan iklim di Bali
Lebih terperinciMakalah Statistika Distribusi Normal
Makalah Statistika Distribusi Normal Disusun Oleh: Dwi Kartika Sari 23214297 2EB16 Fakultas Ekonomi Jurusan Akuntansi Universitas Gunadarma 2015 Kata Pengantar Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa
Lebih terperinciSTATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA. Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Modul ke: Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Program Studi Akuntansi
Modul ke: STATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA Fakultas Ekonomi dan Bisnis Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Program Studi Akuntansi www.mercubuana.ac.id PENDAHULUAN Data yang sudah didapat dari populasi
Lebih terperinciANALISIS. 4.4 Analisis Tingkat Kedatangan Nasabah
ANALISIS Pada bab ini akan dikemukakan analisa terhadap pemecahan masalah yang dihadapi dan diperoleh dari pengolahan data serta pembahasan yang ada berdasarkan alternatif yang ada. 4.4 Analisis Tingkat
Lebih terperinciBAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA
BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA SPSS menyediakan fasilitas untuk melakukan analisis deskriptif data seperti uji deskriptif, validitas dan normalitas data. Uji deskriptif yang dilakukan
Lebih terperinciUJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA)
UJI PERBEDAAN LEBIH DARI DUA SAMPEL (ANOVA) 6 124 Objektif: Mahasiswa dapat menguji perbedaan lebih dari dua sampel atau disebut juga analisis varians menggunakan R- Programming 125 Diterapkan untuk membanding
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. Sebelum melakukan analisis dengan penerapan simulasi Monte Carlo dan VaR,
BAB IV PEMBAHASAN IV.1 Analisa Harga Saham BBCA Sebelum melakukan analisis dengan penerapan simulasi Monte Carlo dan VaR, penulis akan menganalisa pergerakan harga saham BBCA. Data yang diperlukan dalam
Lebih terperinciSTATISTICS. Oleh: Hanung N. Prasetyo DISTRIBUSI NORMAL WEEK 6 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS WEEK 6 Oleh: Hanung N. Prasetyo DISTRIBUSI NORMAL Pengantar: Dalam pokok bahasan disini memuat beberapa distribusi kontinyu yang sangat penting di bidang statistika. diantaranya distribusi normal.
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 terperinciHo merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test
UJI T-TEST (PENGANTAR STATISTIK LANJUT) A. Uji T-Test satu sampel (One sampel t- test). 1. Dasar teori. Pengujian rata-rata satu sampel dimaksudkan untuk menguji nilai tengah atau rata-rata populasi µ
Lebih terperinciANALISIS DATA EKSPLORATIF MODUL 4 PENGANTAR MINITAB
ANALISIS DATA EKSPLORATIF KELAS C2 MODUL 4 PENGANTAR MINITAB Nama Nomor Praktikan Mahasiswa Sri Siska Wirdaniyati 12611125 Tanggal Kumpul 5 Desember 2013 Praktikan Tanda tangan Laboran Nama Penilai Tanggal
Lebih terperinciCara memperoleh data: Zaman dahulu, dgn cara : Melempar dadu Mengocok kartu
Cara memperoleh data: Zaman dahulu, dgn cara : Melempar dadu Mengocok kartu Zaman modern (>1940), dgn cara membentuk bilangan acak secara numerik/aritmatik (menggunakan komputer), disebut Pseudo Random
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 terperinciLAMPIRAN 1. Struktur Organisasi PT. Soho
8 LAMPIRAN Struktur Organisasi PT. Soho 83 LAMPIRAN Perhitungan Jumlah Sampel Minimum Menurut Sritomo (995, p 84), untuk menetapkan jumlah observasi yang seharusnya dibuat (N ) maka disini harus diputuskan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
14 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Pendahuluan Antrian adalah kejadian yang sering dijumpai dalam kehidupan seharihari. Menunggu di depan loket untuk mendapatakan tiket kereta api, menunggu pengisian bahan bakar,
Lebih terperinciKARAKTERISTIK DISTRIBUSI KURVA NORMAL
DISTRIBUSI PROBABILITAS NORMAL 1 KARAKTERISTIK DISTRIBUSI KURVA NORMAL 1. Kurva berbentuk genta ( = Md= Mo) 2. Kurva berbentuk simetris 3. Kurva mencapai puncak pada saat X= 4. Luas daerah di bawah kurva
Lebih terperinciStatistik Uji Kruskal-Wallis
Statistik Uji Kruskal-Wallis Author: Junaidi Junaidi Statistik Kruskal Wallis adalah salah satu peralatan statistika non-parametrik dalam kelompok prosedur untuk sampel independen. Prosedur ini digunakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS ITALIC 1.2 Rumusan Masalah
BAB I PENDAHULUAN TNR 14 BOLD 1.1 Latar Belakang (1 halaman. min 4 paragraf.) TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS 1.2 Rumusan Masalah Rumusan masalah yang digunakan
Lebih terperinciJurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada STATISTIKA. Continuous Probability Distributions.
Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada STATISTIKA Continuous Probability Distributions 1 Continuous Probability Distributions Normal Distribution Uniform Distribution Exponential Distribution
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 terperinciLAPORAN PRAKTIKUM I METODE STATISTIKA II PENGUJIAN HIPOTESIS INDEPENDENT DENGAN PENDEKATAN ANALISIS RAGAM
LAPORAN PRAKTIKUM I METODE STATISTIKA II PENGUJIAN HIPOTESIS INDEPENDENT DENGAN PENDEKATAN ANALISIS RAGAM Oleh : Nama : Ivan Prima Harlis NIM : 125090501111017 Asisten I : Candra Dian F Asisten II : Putri
Lebih terperinciDISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. 1 Pertemuan 3_Statistik Inferensial
DISTRIBUSI NORMAL Pertemuan 3 1 Pertemuan 3_Statistik Inferensial Distribusi Normal Pertama kali diperkenalkan oleh Abraham de Moivre (1733). De Moivre menemukan persamaan matematika untuk kurva normal
Lebih terperinciUNY. Modul Praktikum Teori Antrian. Disusun oleh : Retno Subekti, M.Sc Nikenasih Binatari, M.Si Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY
UNY Modul Praktikum Teori Antrian Disusun oleh : Retno Subekti, M.Sc Nikenasih Binatari, M.Si Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Daftar Halaman : Halaman Muka... Bagian I. Mengenal Model Antrian...
Lebih terperinciDistribusi Sampling Sebaran Penarikan Contoh. Bidang Inferensia Statistik membahas generalisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/peramalan.
Distribusi Sampling Sebaran Penarikan Contoh I PENDAHULUAN Bidang Inferensia Statistik membahas generalisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/peramalan. Generalisasi dan prediksi tersebut melibatkan sampel/contoh,
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 terperinciSTATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus
STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus Chapter 6 Sulidar Fitri, M.Sc Analisis Data Deskriptif Menghitung ukuran tendensi central (mean, median dan modus) dan ukuran dispersi (range, mean deviasi,
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasan Pembahasan membahas tentang perancangan rak sepatu berdasarkan data yang telah didapatkan dari populasi kelas 3ID02. Beberapa hal yang dibahas antara lain
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. (independen) dan variabel terikat (dependen)
BAB I PENDAHULUAN TNR 14 BOLD 1.1 Latar Belakang ( 1 halaman, minimal 4 paragraf ) 1.2 Rumusan Masalah Margin 3, 4, 3, 3 TNR 12 Space 2.0 Before after 0 Kata inggris italic Kertas A4 1.3 Tujuan Praktikum
Lebih terperinciPOLITEKNIK KESEHATAN SURAKARTA TAHUN
MODUL PRAKTIKUM SPSS Oleh: Ig. Dodiet Aditya Setyawan, SKM. POLITEKNIK KESEHATAN SURAKARTA TAHUN 2013 LATIHAN 1: ENTRY DATA KASUS 1 Misalnya didapatkan data seperti di bawah ini dan akan memasukkannya
Lebih terperinciIndependent Sample T Test
Independent Sample T Test Pengujian Dua Sample Tidak berhubungan (Independent Sample T Test) Uji Independence Sample T Test, digunakan untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan rata-rata antara dua kelompok
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Gambar 3.1
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini yang dipilih dalam penelitian ini adalah Bank Permata cabang Citra Raya. Berlokasi di Ruko Taman Raya Jl. Raya Boulevard Blok K 01
Lebih terperinciDistribusi Normal, Skewness dan Qurtosis
Distribusi Normal, Skewness dan Qurtosis Departemen Biostatistika FKM UI 1 2 SAP Statistika 1, minggu ke-4 4 Membekali mahasiswa agar lebih paham dan menguasai teori terkait: menghitung ukuran penyimpangan
Lebih terperinciDistribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015
Distribusi probabilitas dan normal Statisitik Farmasi 2015 Part 1. DISTRIBUSI PROBABILITAS Statisitik Farmasi 2015 Tujuan Perkuliahan Setelah menyelesaikan kuliah ini, mahasiswa mampu: Membuat distribusi
Lebih terperinciDefinisi 4.1 Fungsi f dikatakan kontinu di titik a (continuous at a) jika dan hanya jika ketiga syarat berikut dipenuhi: (1) f(a) ada,
Lecture 4. Limit B A. Continuity Definisi 4.1 Fungsi f dikatakan kontinu di titik a (continuous at a) jika dan hanya jika ketiga syarat berikut dipenuhi: (1) f(a) ada, (2) lim f(x) ada, (3) lim f(x) =
Lebih terperinciSTATISTIKA & PROBABILITAS. PANCARAN FREKUENSI
STATISTIKA & PROBABILITAS. PANCARAN FREKUENSI Statistika & Probabilitas Pancaran Frekuensi Pancaran Frekuensi Membentuk Pancaran Frekuensi raw data (data mentah) Sekelompok data yang belum tersusun & belum
Lebih terperinci