PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

dokumen-dokumen yang mirip
Learning Outcomes Peubah Acak Fungsi Sebaran Secaran Diskret Nilai Harapan. Peubah Acak. Julio Adisantoso. 13 Maret 2014

STK 203 TEORI STATISTIKA I

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

Harapan Matematik (Teori Ekspektasi)

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

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

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak

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

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

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak

STK 203 TEORI STATISTIKA I

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

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

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

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

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

Dengan demikian, untuk sembarang B = [a, b], maka persamaan (5.1) menjadi

MINGGU KE-6 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSINYA

STATISTIK PERTEMUAN VI

LOGO STATISTIKA MATEMATIKA I TEORI PELUANG HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND

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

MATERI BAB I RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN. A. Pendahuluan Dari jaman dulu sampai sekarang orang sering berhadapan dengan peluang.

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

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

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

Pengantar Statistika Matematik(a)

Peubah Acak (Lanjutan)

Probabilitas dan Statistika Variabel Acak dan Fungsi Distribusi Peluang Diskrit. Adam Hendra Brata

PERMUTASI, KOMBINASI DAN PELUANG. Kaidah pencacahan membantu dalam memecahkan masalah untuk menghitung

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

PELUANG DAN PEUBAH ACAK

Statistika & Probabilitas

Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem

BAB II LANDASAN TEORI

2. Peubah Acak (Random Variable)

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

Peluang. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas LOGO

Catatan Kuliah AK5161 MATEMATIKA KEUANGAN AKTUARIA. Insure and Invest! Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

A. Distribusi Gabungan

Statistika (MMS-1001)

Metode Statistika (STK211)

Defenisi 15 (Kejadian) Kejadian adalah suatu himpunan bagian dari Nang contoh a. (Grimmett dan Stirzaker 2001)

A. Distribusi Gabungan

Statistika (MMS-1001)

Distribusi Peubah Acak

BAB II LANDASAN TEORI

Statistika Farmasi

Pengantar Proses Stokastik

Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

Lampiran A. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

DISTRIBUTIONS OF RANDOM VARIABLE DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM

Penentuan Momen ke-5 dari Distribusi Gamma

TINJAUAN PUSTAKA. ruang sampel dan dilambangkan dengan huruf S. Ruang sampel beranggotakan

Distribusi Peluang. Maka peubah acak X dinyatakan dengan banyaknya kemunculan angka. angka sama sekali. angka.

MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar. 11 September 2012

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

Variabel Banyak Bernilai Real 1 / 1

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA

HARAPAN MATEMATIK. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

Statistika (MMS-1403)

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

BAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 3. HARAPAN MATEMATIK

Ruang Lingkup STATISTIKA

Lampiran 1. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN UNTUK MEMENUHI TUGAS MATAKULIAH. Statistika Matematika. Yang dibina oleh Bapak Hendro Permadi. Oleh :

Pengantar Proses Stokastik

Teori Peluang Diskrit

Sebaran Peubah Acak Bersama

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

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

Tipe Peubah Acak. Diskret. Kontinu

Sebaran Peubah Acak Bersama

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Statistika Matematika II

BAHAN AJAR STATISTIKA DASAR Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 3. HARAPAN MATEMATIK

DISTRIBUSI PROBABILITAS

SEBARAN PENARIKAN SAMPEL LOGO

BAB II TEOREMA NILAI RATA-RATA (TNR)

Nilai 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

DASAR-DASAR ANALISIS MATEMATIKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA. bersyarat, momen bersyarat, distribusi binomial, martingale, tingkat bunga &

Teorema Newman Pearson

BAB 3 Teori Probabilitas

PELUANG KEJADIAN MAJEMUK

MA3231 Analisis Real

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

PEUBAH ACAK DAN. MA 2181 Analisis Data Utriweni Mukhaiyar. 22 Agustus 2011

BAB II LANDASAN TEORI

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi

POLINOM (SUKU BANYAK) Menggunakan aturan suku banyak dalam penyelesaian masalah.

BAB 2 LANDASAN TEORI

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

Transkripsi:

LOGO STATISTIKA MATEMATIKA I PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA Hazmira Yozza Izzati Rami HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

Percobaan : Pelemparan dua mata uang AA AG GA GG S X Definisi 2.1. Peubah acak. Suatu peubah acak, sebut saja X, adalah suatu fungsi yang didefinisikan pada suatu ruang contoh S, yang menghubungkan setiap titik contoh e dalam S dengan suatu bilangan riil, X(e) = x. R 0 1 2

DEFINISI PEUBAH ACAK Banyak peubah acak yang dapat didefinisikan untuk suatu percobaan tertentu Percobaan : Pelemparan dua buah dadu bersisi 6 Peubah acak : Jumlah dua sisi yang muncul Selisih dua sisi yang muncul Rasio kedua sisi Peubah acak dinotasikan dengan huruf kapital; nilai yang mungkin bagi peubah acak (range-nya) dinotasikan dengan huruf kecil yang bersesuaian

Contoh Sebuah dadu tetrahedral ( empat sisi ) memiliki mata, 1, 2, 3 dan 4 pada masing-masing sisi. Untuk suatu pelemparan dadu, keempat mata dadu tersebut memiliki kemungkinan yang sama untuk muncul. Suatu permainan dilakukan dengan melempar dadu dua kali. Skor dinyatakan sebagai nilai maksimum dari 2 angka yang muncul.

Jika e = (i,j); i, j {1,2,3,4}, maka X(e) = max (i,j). B4 (1,4) (2,4) (3,4) (4,4) B3 (1,3) (2,3) (3,3) (4,3) B2 (1,2) (2,2) (3,2) (4,2) B1 (1,1) (2,1) (3,1) (4,1) 1 2 3 4 CATATAN : DAPAT DIDEFINISIKAN ACAK LAIN x

FUNGSI PELUANG PEUBAH ACAK S= { s, s2,..., s 1 n } P X ( X = xi ) = P({ s j S; X ( s j ) = xi ) B4 (1,4) (2,4) (3,4) (4,4) x P(X=x) B3 (1,3) (2,3) (3,3) (4,3) B2 (1,2) (2,2) (3,2) (4,2) B1 (1,1) (2,1) (3,1) (4,1) 1 2 3 4 x P(X=x) 1 1/16 2 3/16 3 5/16 4 7/16 1/16 3/16 5/16 7/16 ( 2x 1) 16 1,2,3, 4 P( X= x) = x= i

Contoh Sebuah koin setimbang dilemparkan 3 kali. Didefinisikan X sebagai banyaknya sisi angka yang muncul. Tentukan fungsi peluang bagi peubah acak X Seorang peserta ujian menjawab 20 soal Benar Salah secara sembarang. Tentukan fungsi peluang bagi banyaknya soal yang dijawab benar.

Peubah acak diskret dan kontinu Peubah Acak Diskret Kontinu

Definisi PA Diskret Definisi 2.2. Jika himpunan semua nilai yang mungkin bagi peubah acak X adalah himpunan yang tercacah x1, x2,,xn atau x1, x2,, maka X dinamakan peubah acak diskret. Fungsi : f(x) = P(X=x) x=x1, x2, yang memasangkan setiap nilai x dengan nilai peluang dinamakan sebagai fungsi kepekatan peluang diskret(fkp diskret)

X : Nilai maksimum yang muncul pada pelemparan dua dadu tetrahedral x P(X=x) ( 2x 1) 16 1,2,3, 4 P( X= x ) = x= i 1 1/6 2 3/16 3 5/16 4 7/16 f(x) 7/16 5/16 3/16 1/16 x 1 2 3 4

Teorema 2.1. Suatu fungsi f(x) merupakan fkp diskret jika dan hanya jika untuk suatu himpunan bilangan riil tak hingga yang tercacah x1, x2, terpenuhi kedua sifat berikut: f(xi) 0 untuk setiap xi, dan x i f (x i ) = 1

X : Nilai maksimum yang muncul pada pelemparan dua dadu tetrahedral x P(X=x) ( 2x 1) 16 1,2,3, 4 P( X= x ) = x= i 1 1/6 2 3/16 3 5/16 4 7/16 f(x) 7/16 5/16 3/16 1/16 x tdk hanya dlm X, jump at xεx, bsr jump sama dg peluang, kont knn x i f (x i ) = 1 1 2 3 4

Contoh Sebuah dadu bersisi 12 (dodecahedral) yang setimbang digelindingkan dua kali. Tentukan fungsi kepekatan peluang dai X yang menyatakan maksimum angka yang muncul pada dua kali lemparan tersebut.

Fungsi Sebaran DEFINISI 2.3 Fungsi sebaran kumulatif (cumulative distribution function/cdf) dari suatu peubah acak X, dilambangkan dengan F X (x) didefinisikan oleh : F X (x) = P(X x) untuk setiap x

X : Banyaknya sisi angka yang muncul dari 3 kali pelemparan koin setimbang x P(X=x) x F X (x) F(x) 1 1/16 (-,1) 0 1 2 3/16 [1,2) 1/16 9/16 3 5/16 [2,3) 4/16 4/16 1/16 x 4 7/16 [3,4) 9/16 [4, 1 tdk hanya dlm X, jump at xεx, bsr jump sama dg peluang, kont knn F X ( x ) = 0 1 / 16 4 / 16 9 / 16 1 x (,1) x [1,2) x [2,3) x [3,4) x [4, )

Teorema 2.2. Misalkan X adalah peubah acak diskret dengan fkp f(x) dan CDF F(x). Jika nilai-nilai yang mungkin dari X diberi ditata dalam urutan yang menaik, sehingga x 1 < x 2 < x 3 <, maka f(x 1 ) = F(x 1 ) dan untuk suatu i > 1 f(x i ) = F(x i ) F(x i-1 ) Lebih lanjut, jika x < x 1, maka F(x) = 0 dan untuk setiap bilangan riil x lainnya F(x) = xi x f (x ) i dimana penjumlahan dilakukan pada semua titik i sehingga xi x.

Teorema 2.3: Suatu fungsi F(x) adalah CDF untuk suatu peubah acak X jika dan hanya jika memenuhi sifat-sifat berikut. 1.. Lim F(x) x = 0 2. Lim F(x) = x 1 3. Lim F(x h o + + h) = F(x) 4. a < b berimplikasi bahwa F(a) < F(b)

Nilai harapan Definisi 2.4. Jika X merupakan peubah acak diskret dengan fkp f(x), maka nilai harapan dari X dinyatakan oleh : E ( X ) = x f ( x ) x Suatu kotak berisi empat kepingan. Dua keping diberi label angka 2, satu keping diberi label angka 4 dan yang lain dengan 8. Suatu percobaan dilakukan dengan mengambil satu keping secara acak dari kotak dan angka yang muncul dicatat. Tentukan nilai harapan dari X = nomor keping yang diambil

Suatu permainan dilakukan dengan mengambil dua kepingan secara acak tanpa pengembalian dari kotak seperti pada contoh sblmnya. Jika keping yang terambil bernomor sama, maka pemain menang $2 dan jika tidak ia kalah $1. Nyatakan X sebagai besarnya kemenangan pemain dalam satu kali permainan. Berapa nilai harapan kemenangan pemain tersebut

PEUBAH ACAK KONTINU Definisi : Suatu peubah acak X adalah kontinu jika F(x) merupakan fungsi yang kontinu dalam x. Peubah acak X adalah diskret jika F(x) merupakan fungsi tangga dalam x. Definisi 2.5. Suatu peubah acak X dikatakan peubah acak kontinu jika terdapat suatu fungsi f(x) yang dinamakan fungsi kepekatan peluang (fkp) sehingga CDF dapat dinyatakan sebagai : F ( x) = x f( t) dt d f ( x) = F( x) = F`( x) dx

Definisi : Peubah acak X dan Y memiliki sebaran yang identik jika untuk setap himpunan A, P(X A) = P(Y A) Teorema : Dua pernyataan ini adalah ekuivalen : a. Peubah acak X dan Y memiliki sebaran yang sama b. F X (x) = F Y (y) untuk setiap x

Teorema 2.4. Fungsi f(x) adalah fkp bagi suatu peubah acak yang kontinu jika dan hanya jika memenuhi sifat-sifat berikut ini: f(x) ( ) 0 untuk semua bilangan riil x, dan f ( x) dx = 1

Sebuah mesin memproduksi kawat tembaga. Kadang-kadang terdapat sebuah kerusakan pada beberapa titik sepanjang kawat tersebut. Panjang kawat (dalam meter) antara dua kerusakan adalah suatu peubah acak yang kontinu dengan fkp : f ( x) = 3 c( 1 + x) x > 0 x 0 0 dengan c konstanta. Tentukan nilai c. Tentukan P(0.40<X<0.45)

Definisi : Jika fungsi kepekatan pelung mempunyai nilai maksimum yang unik pada x = mo, dituliskan max f(x) = mo maka mo dikatakan modus dari sebaran X. Contoh : Tentukan modus dari sebaran peubah acak X yang memiliki fkp 2 f ( x) = xe 9 ( x/3) 2 x> 0

Sifat-sifat Nilai Harapan Teorema 2.5. Jika X adalah peubah acak dengan fkp f(x) dan u(x) adalah suatu fungsi bernilai riil yang memiliki daerah asal masuk ke dalam nilai-nilai yang mungkin bagi X, maka : E [ u( X )] = u( x) f ( x) jika X diskret E[ u( X )] x = u ( x) f ( x) dx Contoh : Peubah acak X memiliki fkp Tentukan E(X) dan E(2X+3) jika X kontinu f ( x) = x / 8 x = 1,2,5 0 x lainnya

Teorema 2.6. Jika X adalah peubah acak dengan fkp f(x), a dan b adalah konstanta, g(x) dan h(x) adalah suatu fungsi bernilai riil yang memiliki daerah asalnya mencakup nilai-nilai yang mungkin bagi X, maka : E [ a g( X ) + bh( X )] = a E[ g( X )] + b E[ h( X )] Akibat teorema : E [ a X+ b] = a E[ X )] + b Contoh : Peubah acak X memiliki fkp f Tentukan E(X) dan E(2X+3) ( x) = x / 8 x = 1,2,5 0 x lainnya

Nilai harapan khusus Ragam Definisi 2.9. Ragam dari peubah acak X dirumuskan sebagai : Var ( X ) = E [( X µ ) 2 ] Contoh : Peubah acak X memiliki fkp Var (X) =? f ( x) = x / 8 x = 1,2,5 0 x lainnya

Ragam adalah momen kedua terhadap nilaitengah 2 µ 2 = E[( X µ ) ] = σ 2 Teorema 2.4.3. Jika X adalah peubah acak, maka : 2 2 Var ( X) = E( X ) µ E ( X 2 ) = σ + µ 2 2 Catatan :

Teorema 2.4.4. Jika X adalah peubah acak, a dan b adalah konstanta, maka : Var 2 ( ax + b ) = a Var ( X )

Momen Definisi 2.4.2. Momen ke-k terhadap titik asal dari suatu peubah acak X adalah: µ ` k = E( X k ) dan momen ke-k terhadap nilai tengah adalah: µ k = k k E [ X E( X)] = E( X µ ) Catatan : E(X k ) adalah momen ke-k dari X atau momen pertama dari X k. ' k = 1 µ 1 = E( X) (Momen pertama adalah nilaitengah (mean) (notasi µ bukan µ k ) µ 1 = E{ X E( X)] = E( X) E( X) = 0 (Momen pertama terhadap nilaitengah adalah nol) k = 2 Momen kedua terhadap nilaitengah adalah ragam, µ = E X w 2 [ X E ( X )] = E ( µ ) 2

LOGO