Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif

dokumen-dokumen yang mirip
Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial & Multinomial

Jenis Distribusi. 1. Distribusi Probabilitas 2. Distribusi Binomial (Bernaulli) 3. Distribusi Multinomial 4. Distribusi Normal (Gauss)

Teori Probabilitas 3.2. Debrina Puspita Andriani /

KONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS

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

Distribusi Probabilitas Diskrit: Geometrik Hipergeometrik

Distribusi Probabilitas Diskrit: Poisson

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

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

Statistika Farmasi

DISTRIBUSI BINOMIAL STKIP SILIWANGI BANDUNG LUVY S ZANTHY KAPSEL SMA

DISTRIBUSI PROBABILITAS (PELUANG)

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

Teori Probabilitas. Debrina Puspita Andriani /

DISTRIBUSI TEORITIS DISTRIBUSI TEORITIS

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS

DISTRIBUSI TEORITIS. Variabel Acak Distribusi Teoritis Binomial Normal

BAB IV. DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT

STATISTIKA EKONOMI I Chapter 4 Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial Chapter 5 Teori Sampling

PENDAHULUAN Definisi: Contoh Kasus:

STATISTIK INDUSTRI 1. Random Variable. Distribusi Peluang. Distribusi Peluang Diskrit. Distribusi Peluang Diskrit 30/10/2013 DISKRIT DAN KONTINYU

Hidup penuh dengan ketidakpastian

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

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

Beberapa Distribusi Peluang Diskrit

DISTRIBUSI PELUANG TEORITIS

Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial

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

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

PENGUJIAN HIPOTESIS (3) Debrina Puspita Andriani /

BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS

4.1.1 Distribusi Binomial

Teori Peluang Diskrit

DISTRIBUSI TEORITIS. P(M) = p = probabilitas untuk mendapat bola merah (sukses) 30

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

Tugas Kelompok. Mata Kuliah Metodologi Penelitian Kuantitatif. Judul Makalah Revisi DISTRIBUSI PELUANG

STATISTIK PERTEMUAN V

STATISTICS. WEEK 4 Hanung N. Prasetyo POLYTECHNIC TELKOM/HANUNG NP

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Menurut Darnius, O (2006, Hal : 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu

Distribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani /

PERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA

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

Distribusi Probabilitas Diskrit. Dadan Dasari

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

Pengantar Proses Stokastik

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

Pengantar Proses Stokastik

Peubah Acak (Lanjutan)

Pengantar Proses Stokastik

DISTRIBUSI PROBABILITAS

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1

Statistika & Probabilitas

Pertemuan 1 KONSEP DASAR PROBABILITAS

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

Statistika (MMS-1001)

Statistika (MMS-1001)

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

Statistika (MMS-1403)

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

PENGUJIAN HIPOTESIS (1) Debrina Puspita Andriani /

DISTRIBUSI PROBABILITAS

BAB 8 DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT

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

DISTRIBUSI PROBABILITAS

Peubah Acak. 14-Sep-07 TPADF (Kelas Ganjil/ Rahmat) Lecture 2 page 1

DISTRIBUSI BINOMIAL berhasil gagal berhasil gagal berhasil gagal ya tidak success failed sukses atau berhasil gagal. sukses atau berhasil.

Pengantar Proses Stokastik

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

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

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

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit

Distribusi Peluang Teoritis

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist

Pertemuan Ke-1 BAB I PROBABILITAS

Pembahsan Tugas 9 Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit dan Distribusi Peluang Kontinyu

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

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

Pierre-Simon Laplace. Born 23 March 1749 Beaumont-en-Auge, Normandy, France Died 5 March 1827 (aged 77) Paris, France Mempelajari peluang dalam judi

Modul Responsi. Statistika Dasar. Dosen Pengampu: Widiarti, M.Si. Penyusun:

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

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak

Distribusi Probabilitas Diskret Teoritis

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

PROBABILITAS BERSYARAT. Dr. Julan Hernadi

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan

Ruang Sampel dan Kejadian

Menjelaskan pengertian distribusi binomial, mengidentifikasi eksperimen binomial dan menghitung probabilitas binomial, menghitung ukuran pemusatan

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

Learning Outcomes Ruang Contoh Kejadian Aksioma Peluang Latihan. Aksioma Peluang. Julio Adisantoso. 16 Pebruari 2014

STATISTIK NON PARAMETRIK (2) Debrina Puspita Andriani /

: Distribusi Peluang. : D. Rizal Riadi

PENENTUAN HARGA OPSI TIPE EROPA DENGAN METODE BINOMIAL

Probabilitas = Peluang (Bagian II)

BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( )

DISTRIBUSI PELUANG.

Transkripsi:

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id

2 Outline Distribusi Variabel Acak Diskrit Distribusi Binomial Distribusi Multinomial Distribusi Binomial Negatif

Distribusi Probabilitas Adalah sebuah susunan distribusi yang mempermudah mengetahui probabilitas sebuah peristiwa / merupakan hasil dari 3 setiap peluang peristiwa

4 Variabel Acak/Random Adalah variabel yang nilai-nilainya ditentukan oleh kesempatan atau variabel yang dapat bernilai numerik yang dapat didefinisikan dalam suatu ruang sampel Random/Acak karena tidak diketahui pasti nilai yang akan dihasilkan pada percobaan yang dilakukan Misal: pelemparan sebuah dadu sebanyak 6 kali, maka muncul angka 1 sebanyak 0,1,2,3,4,5, atau 6 kali merupakan kesempatan

Macam Variabel Acak/Random 5 Variabel Acak Diskrit Variabel random yang tidak mengambil seluruh nilai yang ada dalam sebuah interval atau variabel yang hanya memiliki nilai tertentu. Nilainya merupakan bilangan bulat & asli, tidak berbentuk pecahan Contoh: Banyaknya pemunculan angka/gambar dalam pelemparan sebuah koin Jumlah anak dalam keluarga Variabel Random Kontinu Variabel random yang mengambil seluruh nilai yang ada dalam sebuah interval atau variabel yang dapat memiliki nilai2 pada suatu interval tertentu Nilainya dapat berupa bilangan bulat maupun pecahan Contoh: Pada label kurva baja tertulis diameter 2 ± 0,0005 mm. sehingga daerah hasil variabel random X adalah Rx = {X : 1,9995 x 2,0005; x adalah bilangan real}

6 1. Distribusi Binomial suatu distribusi probabilitas yang dapat digunakan bilamana suatu proses sampling dapat diasumsikan sesuai dengan proses Bernoulli.

Percobaan terdiri dari beberapa usaha tiap-tiap ulangan percobaan bebas satu sama lainnya. usaha 7 Probabilitas kesuksesan tidak berubah dari percobaan satu ke percobaan lainnya. Proses Bernoulli Persyaratan: Percobaan terdiri atas n-usaha yang berulang Tiap-tiap usaha memberikan hasil yang dapat dikelompokkan menjadi 2- kategori, sukses atau gagal Peluang kesuksesan dinyatakan dengan p, tidak berubah dari satu usaha ke usaha berikutnya. Tiap usaha bebas dengan usaha lainnya.

perlemparan sekeping uang logam sebanyak 5 kali Sisi gambar Sisi angka 8 Dua macam kartu yang diambil berturut-turut dengan label ; merah : berhasil hitam : gagal berhasil gagal

Distribusi Binomial 9 Suatu usaha bernoulli dapat menghasilkan: kesuksesan dengan probabilitas p kegagalan dengan probabilitas q = 1 p maka distribusi probabilitas perubah acak binomial X yaitu banyaknya kesuksesan dalam n-usaha bebas adalah Di mana : n b(x;n,p) = p x q n x ;x = 012,,,...,n x

Distribusi Binomial 10 Statistik Deskriptif 1. Rata-rata 2. Variansi

Contoh 11 Peluang cacat dan baik dari hasil produksi suatu perusahaan yang hampir bangkrut adalah 50%. Apabila perusahaan itu memproduksi 3 barang, berapakah probabilitas yang diperoleh, jika: a. Satu barang cacat b. Dua barang baik c. Maksimum dua barang cacat maka akan diperoleh ruang sampel sbb: S = {bbb, bbc, bcb, cbb, bcc, cbc, ccb, ccc} b = barang baik c = barang cacat

Solusi: Misal x adalah banyaknya barang baik dari 3 barang yang diproduksi, maka nilai x adalah: 12 sampel bbb bbc bcb cbb bcc cbc ccb ccc x 3 2 2 2 1 1 1 0 Probabilitas nilai x, yaitu: X = 0, nilai probabilitasnya = p(x = 0) = 1/8 X = 1, nilai probabilitasnya = p(x = 1) = 3/8 X = 2, nilai probabilitasnya = p(x = 2) = 3/8 X = 3, nilai probabilitasnya = p(x = 3) = 1/8 Kasus di atas dapat diselesaikan dengan distribusi binomial Dengan: p = ½, q = ½ x = banyaknya barang yang baik n = 3 Dengan x = 0, 1, 2, 3

Solusi: a. Jika peristiwa A à satu barang cacat, maka A mempunyai ruang sampel : 13 S = { bbc, bcb, cbb} à p(a) = 3/8 Dengan distribusi binomial x = 2 à 1 barang cacat, yang tidak cacat (x) = 2 b. Jika peristiwa B à adalah memproduksi dua barang baik, maka B mempunyai ruang sampel : S = { bbc, bcb, cbb} à p(b) = 3/8 Dengan distribusi binomial x = 2 à 2 barang baik

Solusi: 14 c. Jika peristiwa C adalah memproduksi maksimum dua barang cacat, maka C mempunyai ruang sampel : S = { bbb, bcb, bcb,cbb, ccb, cbc, bcc} à p(c) = 7/8 Dengan distribusi binomial x = 1, 2 dan 3 à Maksimum 2 barang cacat, x 0 1

n r p 15 1 Tabel Binomial - Cara membaca Untuk n=15, p=0.4 ; 0.01....... 0.4......... 2 0.0271 : : : 8 0.9050 9 0.9662 : : 15 9 b(x; 15; 0. 4) = 0. 9662 x= 0 2 x=0 b(x;15;0.4) = 0.0271 15 8 b(x; 15; 0. 4) = 0. 9050 x= 0

Contoh 16 Probabilitas seseorang sembuh dari penyakit jantung setelah operasi adalah 0.4. Bila diketahui 15 orang menderita penyakit ini, berapa peluang: a. sekurang-kurangnya 10 orang dpt sembuh b. ada 3 sampai 8 orang yg sembuh c. tepat 5 orang yg sembuh Penyelesaian: Misal : X = menyatakan banyaknya orang yg sembuh Diketahui : p = 0.4 n = 15 a) [ ] P(X 10) = 1 P(X < 10) = 1 P(X = 0) + P(X = 1) + P(X = 9) Jadi probabilitas sekurang-kurangnya 10 orang sembuh = 0.0338 9 = 1 b(x; 15; 0. 4) lihat tabel x= 0 = 1 0. 9662 = 0. 0338

b) P( 3 X 8) = P(X 8) P(X 2) 8 2 = b(x; 15, 0. 4) b(x; 15, 0. 4) lihat tabel x= 0 x= 0 = 09050. 00271. = 08779. 17 Jadi probabilitas terdapat 3 sampai 8 orang yg sembuh = 0.8779 c) P(X = 5) = b( 515 ; ; 0. 4) = P(X 5) P(X 4) 5 4 = b(x; 15, 0. 4) b(x; 15, 0. 4) lihat tabel = x= 0 x= 0 0.4032-0.2173 = 0.1859 Jadi probabititas tepat 5 orang yang sembuh = 0.1859

Distribusi Binomial Kumulatif 18 Adalah probabilitas dari peristiwa binomial lebih dari satu sukses. ) (... 2) ( 1) ( 0) ( ) ( PBK 0 0 n X P X P X P X P x X P q p C n x n x x n x x n = + + = + = + = = = = =

Tabel Distribusi Probabilitas Binomial Kumulatif 19 B( r; n, p) = r x= 0 b( x; n, p) B(r=1;n=2,p=0.30) = 0.9100

Contoh Soal u/ Tabel Binomial 20 Warna mesin cuci yang diproduksi oleh PT. Makmur Jaya adalah putih dan merah. Suatu rumah tangga memesan 2 mesin cuci tersebut dan pengirimannya dilakukan 2 kali. Berapa probabilitas? 1. Ke-2 mesin cuci berwarna merah 2. Ke-2 mesin cuci berwarna putih 3. Berwarna merah minimal 1 Kerjakan dengan Tabel Distribusi Binomial dan Tabel Distribusi Binomial Kumulatif.

Tabel Distribusi Binomial 21 p = ½, q = ½, dan n=2 X = banyaknya mesin cuci yang berwarna merah. Dari tabel distribusi binomial : Nilai x 0 1 2 Probabilitas 0,2500 0,500 0,2500 1. Probabilitas ke-2 mesin berwarna merah dapat ditentukan x=2, P = 0,2500 2. Probabilitas ke-2 mesin berwarna putih dapat ditentukan x=0, P = 0,2500 3. Probabilitas berwarna merah minimal 1 dapat ditentukan dengan nilai x=1 ditambah nilai x = 2. sehingga: 0,5000 + 0,2500 = 0, 7500

Tabel Distribusi Binomial Kumulatif 22 p = ½, q = ½, dan n=2 X = banyaknya mesin cuci yang berwarna merah. Dari tabel distribusi binomial kumulatif: Nilai x 0 1 2 Probabilitas 0,2500 0,7500 1,0000 1. Probabilitas ke-2 mesin berwarna merah = P(x=2) P(x=1) = 1,0000-0,7500= 0,2500 2. Probabilitas ke-2 mesin berwarna putih = P(x=0) = 0,2500 3. Probabilitas berwarna merah minimal 1 = {P(x=1) P(x=0)} + {P(x=2) P(x=1)} = {0,7500-0,2500} + {1,0000-0,7500} = 0,7500

Distribusi Multinomial 23 Distribusi probabilitas binomial digunakan untuk sejumlah sukses dari n percobaan yang independen, dimana seluruh hasil (outcomes) dikategorikan ke dalam dua kelompok (sukses dan gagal). Distribusi probabilitas multinomial digunakan untuk penentuan probabilitas hasil yang dikategorikan ke dalam lebih dari dua kelompok. Fungsi distribusi probabilitas multinomial: P(x 1, x 2,.., x k ) = n! x 1!x 2!...x k! p x 1 x 1 p 2 x 2...p k k

Contoh (1) 24 Berdasarkan laporan sebuah penelitian tahun 1995, diantara produk mikroprosesor pentium generasi pertama diketahui terdapat cacat yang mengakibatkan kesalahan dalam operasi aritmatika. Setiap mikroprosesor dapat dikategorikan sebagai baik, rusak dan cacat (dapat digunakan dengan kemungkinan muncul kesalahan operasi aritmatika). Diketahui bahwa 70% mirkoprosesor dikategorikan baik, 25% cacat dan 5% rusak. Jika sebuah sample random berukuran 20 diambil, berapa probabilitas ditemukan 15 mikroprosesor baik, 3 cacat dan 2 rusak? Penyelesaian : P( 15, 3, 2) 20! = 15! 3! 2!... =. 0288 15 3 2 ( 7 )( 25 )( 05 )

Contoh (2) 25 Bila dua buah dadu dilemparkan 6 kali, berapa peluang mendapat jumlah bilangan yang muncul sebesar 7 atau 11 sebanyak 2 kali, bilangan yang sama pada kedua dadu sekali, dan kemungkinan lainnya sebanyak 3 kali? Penyelesaian : o S = 36 o E1 = jumlah kedua dadu 7 atau 11: peluangnya adalah 2/9 o E2 = bilangan yang sama pada kedua dadu : peluangnya 1/6 o E3 = kemungkinan lainnya: 1 P(E1 + E2) = 1 (2/9 + 1/6) = 11/18 Maka f(2,1,3; 2/9, 1/6, 11/18, 6) x p n = 0,1127

26 Distribusi Binomial Negatif Percobaan binomial negatif Mencari peluang sukses dalam percobaan Variabel acak binomial negatif Jumlah percobaan yang diperlukan untuk mendapatkan sukses pada percobaan binomial negatif Distribusi peluang binomial negatif Peluang jumlah percobaan yang diperlukan untuk mendapatkan sukses pada percobaan binomial negatif

27 Distribusi Binomial Negatif Notasi: b :peluang sukses pada trial tertentu x :jumlah percobaan p :peluang sukses q :peluang gagal k:jumlah sukses yang terjadi

Distribusi Binomial Negatif 28 Statistik Deskriptif 1. Rata-rata μ= k/p 2. Variansi σ 2 = k(1-p)/p 2

Contoh 29 Solutions: