05 PEUBAH ACAK DAN SEBARAN PELUANG DISKRIT. Department of Statistics, IPB Cici Suhaeni, M.Si. 1

dokumen-dokumen yang mirip
PEUBAH ACAK. Materi 4 - STK211 Metode Statistika. October 2, Okt, Department of Statistics, IPB. Dr. Agus Mohamad Soleh

STK 211 Metode statistika. Materi 4 Peubah Acak dan Sebaran Peluang

PELUANG DAN PEUBAH ACAK

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak

Pertemuan V Konsep Peubah Acak dan Sebaran Peluang (Random Variable Concept and Probability Distribution)

Metode Statistika. Konsep Peubah Acak dan Sebaran Peluang (Random Variable Concept and Probability Distribution)

25/09/2013. Konsep Peubah Acak. Metode Statistika (STK211) Peubah Acak Diskret. Kuis. Tipe Peubah Acak

Tipe Peubah Acak. Diskret. Kontinu

THEORY. By: Hanung N. Prasetyo PEUBAH ACAK TELKOM POLYTECHNIC/HANUNGNP

Metode Statistika (STK211)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

Achmad Samsudin, M.Pd. Jurdik Fisika FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS

Distribusi Peluang Teoritis. Titik-titik contoh di dalam Ruang Sampel (S) dapat disajikan dalam bentuk numerik/bilangan.

Distribusi Peluang Teoritis

DISTRIBUSI PROBABILITAS (PELUANG)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak

3/17/2015 PENGANTAR STATISTIKA PROF. DR. KRISHNA PURNAWAN CANDRA, M.S. JURUSAN TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS MULAWARMAN

STK 203 TEORI STATISTIKA I

DISTRIBUSI PELUANG TEORITIS

Peubah Acak (Lanjutan)

Harapan Matematik. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

Pengantar Proses Stokastik

DISTRIBUSI TEORITIS. Variabel Acak Distribusi Teoritis Binomial Normal

Peubah Acak. Bab 4. Definisi 4.1 Peubah acak adalah suatu fungsi dari ruang contoh ke bilangan nyata, f : S R

Pengantar Proses Stokastik

matematika DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL K e l a s A. Penarikan Sampel dari Suatu Populasi Kurikulum 2013 Tujuan Pembelajaran

PEUBAH ACAK & DISTRIBUSI PROBABILITAS. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Februari 2016

MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi

DISTRIBUSI PELUANG.

A. Fungsi Distribusi Binomial

DISTRIBUSI TEORITIS DISTRIBUSI TEORITIS

Statistika Farmasi

Teori Peluang Diskrit

Pengantar Proses Stokastik

ADITHYA SUDIARNO, ST., MT.

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem

Variabel Random dan Nilai Harapan. Oleh Azimmatul Ihwah

SEBARAN PELUANG DISKRET

Pengantar Proses Stokastik

HANDOUT PERKULIAHAN. Pertemuan Ke : 3 : Distribusi Satu Peubah Acak dan Ekspektasi Satu Peubah Acak

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist

Peluang suatu kejadian

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON BEBERAPA DISTRIBUSI LAINNYA : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, MA 2081 Statistika Dasar.

Learning Outcomes Sebaran Kontinu Nilai Harapan dan Ragam Beberapa Sebaran Kontinu. Peubah Acak Kontinu. Julio Adisantoso.

Nilai Harapan / Nilai Ekspektasi

Kumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=x) disebut distribusi probabilitas X

STATISTIK PERTEMUAN V

Ekspektasi Satu Peubah Acak Diskrit

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU

Percobaan terdiri dari 1 usaha. Peluang sukses p Peluang gagal 1-p Misalkan. 1, jika terjadi sukses X jika terjadi tidak sukses (gagal)

Peubah acak adalah suatu fungsi dari ruang contoh ke bilangan nyata, f : S R

Contoh: Aturan Penjumlahan. Independen. P(A dan B) = P(A) x P(B)

5. Peluang Diskrit. Pengantar

DISTRIBUSI PROBABILITAS

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA

Harapan Matematik (Teori Ekspektasi)

Statistika (MMS-1403)

Statistika (MMS-1001)

Statistika (MMS-1001)

BAB 8 DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT

DISTRIBUSI BINOMIAL STKIP SILIWANGI BANDUNG LUVY S ZANTHY KAPSEL SMA

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

Beberapa Peubah Acak Diskret (1) Kuliah 8 Pengantar Hitung Peluang

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

KONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS

BeberapaDistribusiPeluang. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

SEJARAH DISTRIBUSI POISSON

DISTRIBUSI DISKRIT. MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar

BAB 2 LANDASAN TEORI

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik

STATISTIKA MATEMATIKA I I. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jur. Matematika FMIPA Unand

BAB II LANDASAN TEORI

KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT.

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS. (Nuryanto, ST., MT)

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

REFERENSI 1 source : Cara Menentukan Ruang Sampel Suatu Kejadian

DISTRIBUSI BINOM. Ciri-ciri: 1.Eksperimen terdiri dari n percobaan yang dapat diulang

Catatan Kuliah AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest! Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

MK Statistik Bisnis 2 MultiVariate. Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 1

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS

4.1.1 Distribusi Binomial

: Distribusi Peluang. : D. Rizal Riadi

STATISTIK PERTEMUAN VI

STATISTIKA LINGKUNGAN

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial & Multinomial

LAMPIRAN XII NASKAH SOAL SOAL UJI COBA (Tes Tertulis)

TINJAUAN PUSTAKA Asuransi Kelompok Penyakit Lanjut Usia (Lansia) di Indonesia

STK 203 TEORI STATISTIKA I

BAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 4. BEBERAPA DISTRIBUSI PELUANG DISKRET

Transkripsi:

05 PEUBAH ACAK DAN SEBARAN PELUANG DISKRIT 1

Pendahuluan Pada bagian sebelumnya telah dibahas mengenai percobaan suatu proses yang menghasilkan data. Seringkali kita tidak tertarik dengan keterangan rinci hasil percobaan tersebut melainkan keterangan numeriknya. Sebagai teladan perhatikan percobaan melempar mata uang logam setimbang sebanyak tiga kali. Berikut adalah semua kemungkinan hasil pelemparan: AAA, AAG, AGA, GAA, AGG, GAG, GGA, GGG, yang masing-masing memiliki peluang yang sama untuk muncul atau sebesar 1/8. 2

Pendahuluan Misalkan didefinisikan suatu peubah X di mana X adalah banyaknya sisi Angka yang muncul pada ketiga lemparan, maka peubah X ini mungkin bernilai 0, 1, 2, 3. Perhatikan tabel di bawah 3

Pendahuluan Perhatikan bahwa peubah X memetakan setiap titik contoh ke suatu nilai tertentu. Peubah X tersebut selanjutnya disebut sebagai PEUBAH ACAK Setiap nilai yang mungkin diambil oleh P.A X ini memiliki peluang tertentu untuk muncul yang dapat diringkas dalam suatu fungsi yang disebut FUNGSI PELUANG atau SEBARAN PELUANG 4

Konsep Peubah Acak Peubah acak merupakan suatu fungsi yang memetakan ruang kejadian (daerah fungsi) ke ruang bilangan riil (wilayah fungsi). Fungsi peubah acak merupakan suatu langkah dalam statistika untuk mengkuantifikasikan kejadian-kejadian alam. Pendefinisian fungsi peubah acak harus mampu memetakan setiap kejadian dengan tepat ke satu bilangan riil. 5

Konsep Peubah Acak Teladan: Percobaan pelemparan sebuah dadu bersisi enam yang seimbang. Ruang contohnya dapat disenaraikan sebagai berikut: S = {S1,S2,S3,S4,S5,S6} Salah satu peubah acak yang dapat dibuat adalah: X = munculnya sisi dadu yang bermata genap = {0, 1} 6

Konsep Peubah Acak S1. S2. S3. S4. S5. S6. X(e i ). 0. 1 7

Konsep Peubah Acak Jika didefinisikan peubah acak a. Nilai yang diterima dalam menjawab 1 soal Ujian Penerimaan Mahasiswa Baru? b. Uang yang diperoleh jika ikut bermain dalam menebak 4 angka? 8

Konsep Peubah Acak Jika didefinisikan peubah acak a. Nilai yang diterima dalam menjawab 1 soal Ujian Penerimaan Mahasiswa Baru? X = {-1, 0, 4} b. Uang yang diperoleh jika ikut sekali bermain dalam menebak 4 angka? X = {-10rb, 0, 5000rb}

Konsep Peubah Acak Karena nilai peubah acak merupakan transformasi dari ruang contoh memiliki nilai peluang Berapa peluang X=0 atau X=1? Sisi yang muncul Kejadian Peluang kejadian S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 X 0 1 0 1 0 1 Sebaran Peluang Peubah Acak X tergantung dari sebaran peluang kejadian aslinya.

Konsep Peubah Acak Sehingga sebaran peubah acak X dapat dijabarkan sebagai berikut: p(x=0) = p(s1)+p(s3)+p(s5) = 1/6 +1/6 +1/6 = 1/2 p(x=1) = p(s2)+p(s4)+p(s6) = 1/6 + 1/6 + 1/6 = 1/2 Atau dapat ditulis secara ringkas:

Konsep Peubah Acak Bagaimana Sebaran Peluang untuk kasus: a. Soal Ujian Penerimaan Mahasiswa Baru? b. Soal Judi Permainan Menebak 4 Angka secara tepat?

Klasifikasi Peubah Acak Berdasarkan nilainya peubah acak diklasifikasikan: a. Peubah Acak Diskret: apabila nilai yang mungkin diambil berupa bilangan bulat Contoh: Bernoulli, Binom, Hipergeometrik, Poisson, Geometrik, seragam diskret, dll b. Peubah Acak Kontinu: apabila nilai yang mungkin diambil berupa bilangan real pada suatu selang nilai tertentu Contoh: normal, lognormal, seragam kontinu, t, F, dll

Ukuran Pemusatan dan Penyebaran Peubah Acak Ingat kembali!!! Peubah memiliki pusat dan keragaman Nilai Harapan (Mean/Nilai Tengah/μ) adalah pusat dari Peubah Acak E(X) Ragam (Variance) adalah ukuran penyebaran dari Peubah Acak Var(X)

Nilai Harapan Peubah Acak Nilai harapan dari peubah acak adalah pemusatan dari nilai peubah acak jika percobaannya dilakukan secara berulang-ulang sampai tak berhingga kali. Secara matematis nilai harapan dapat dirumuskan sebagai berikut: (X ) n i 1 x i p(x i ), jika X p.a diskret x i f (x i )dx, jika X p.akontinu

Nilai Harapan Peubah Acak Sifat-sifat nilai harapan: Jika c konstanta maka E(c ) = c Jika p.a. X dikalikan dengan konstanta c maka E(cX) = c E(X) Jika X dan Y peubah acak maka E(X Y) = E(X) E(Y)

Nilai Harapan Peubah Acak Pada teladan sebelumnya: Nilai Harapan/Nilai Tengah/Mean/μ dari X Jika percobaan dilakukan 10 kali dan saling bebas, berapa Nilai Harapannya?

Nilai Harapan Peubah Acak Bagaimana Nilai Harapan untuk kasus: a. Soal Ujian Penerimaan Mahasiswa Baru? b. Soal Judi Permainan Menebak 4 Angka secara tepat?

Nilai Harapan Peubah Acak Bagaimana Nilai Harapan untuk kasus: a. Soal Ujian Penerimaan Mahasiswa Baru? Jika ada 100 soal, berapa nilai harapan nilai skornya? b. Soal Judi Permainan Menebak 4 Angka secara tepat? Jika ikut main 100 kali, berapa nilai harapan mendapatkan uang?

Ragam Peubah Acak Ragam peubah acak X didefinisikan sebagai Sifat Ragam Jika c konstanta maka Var(c) = 0 Jika p.a. X dikalikan dengan konstanta c maka Var(cX) = c 2 Var(X) Jika X dan Y peubah acak maka, Var(X Y) = Var(X) + Var(Y) - Cov(X,Y) dalam hal ini Cov(X,Y) = E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}, Jika X dan Y saling bebas maka Cov(X,Y) = 0

Ragam Peubah Acak Pada teladan sebelumnya: Ragam X adalah: Jika percobaan dilakukan 10 kali dan saling bebas, berapa Ragamnya?

Ragam Peubah Acak Bagaimana Ragam untuk kasus: a. Soal Ujian Penerimaan Mahasiswa Baru? Jika ada 100 soal, berapa Ragam nilai skornya? b. Soal Judi Permainan Menebak 4 Angka secara tepat? Jika ikut main 100 kali, berapa ragam mendapatkan uang?

Peubah Acak Diskret Peubah acak yang nilai outcome-nya diperoleh dengan cara mencacah (counting)

Peubah Acak Bernoulli Kejadian yang diamati merupakan kejadian biner yaitu sukses atau gagal Peubah acaknya (X) bernilai 1 jika kejadian sukses dan 0 jika kejadian gagal Misal, p=p(sukses) dan q=1-p(sukses) maka fungsi peluang Bernoulli dapat dituliskan sebagai: Fungsi peluang tersebut tergantung oleh besarnya parameter p, sehingga peubah acak X yang menyebar Bernoulli dituliskan X ~ Bernoulli (p)

Peubah Acak Binomial Terdiri dari n kejadian Bernoulli yang saling bebas dengan p yang sama Peubah acak Binomial merupakan jumlah dari kejadian sukses, X = {0,1, 2,..., n} Fungsi peluang dari kejadian Binomial dapat dituliskan sebagai: Fungsi peluang ini dipengaruhi oleh dua parameter, yaitu n dan p. Sehingga peubah acak X yang menyebar binomial dituliskan X ~ Binom (n,p)

Peubah Acak Binomial Teladan: Dari suatu hasil survei diketahui bahwa suatu produk minuman suplemen digunakan oleh 6 dari 10 orang. Dari 15 orang konsumen yang kita temui, berapakah peluang tepat 5 orang yang mengunakan produk tersebut paling sedikit 10 orang diantaranya menggunakan produk tersebut ada 3 sampai 8 orang yang menggunakan produk tersebut

Peubah Acak Poisson Kejadian binomial pada selang waktu atau luasan tertentu Jika rataan banyaknya kejadian sukses dalam selang tersebut adalah µ, maka: Jika X peubah acak menyebar poisson maka ditulis X ~ Poisson(µ)

Peubah Acak Poisson Teladan Rata-rata kecelakaan di jalan tol diketahui terjadi 4 kali dalam sebulan. Berapa peluang bahwa terjadi kecelakaan sebanyak 6 kali dalam suatu bulan? Jawab: