Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )

dokumen-dokumen yang mirip
LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

II LANDASAN TEORI. of Portfolio Transactions (Almgren & Chriss 2000).

PEMETAAN LINIER KONTINU PADA RUANG BERNORMA KABUR. Muhammad Ahsar K. dan Yuni Yulida

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR

BAB 2 LANDASAN TEORI

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

= 0 diturunkan terhadap x. Karena y fungsi dari x, maka setiap kali menurunkan y harus dikalikan dengan didapat diselesaikan ke y '.

BAB III PERUMUSAN PENDUGA DAN SIFAT SIFAT STATISTIKNYA

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak

BAB III FORMULA PENENTUAN HARGA OPSI ASIA

Rumus-rumus yang Digunakan

BAHAN AJAR ANALISIS REAL 1 Matematika STKIP Tuanku Tambusai Bangkinang 5. DERET

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada

Lampiran 1. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

INTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Pengantar Statistika Matematika II

BAB 2 LANDASAN TEORI

II. TINJAUAN PUSTAKA. Secara umum apabila a bilangan bulat dan b bilangan bulat positif, maka ada tepat = +, 0 <

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

ρ = sehingga momen pertama dan kedua BAB 2 TEORI DASAR 2.1 Random Walk ρi = ε) = q= 1 p. Posisi suku bunga bergerak pada

BAB VI BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

BAB 3 METODE PENELITIAN

PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK

Distribusi Sampel & Statistitik Terurut

Kalkulus Rekayasa Hayati DERET

PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN PEPI RAMDANI

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA

Bab 2. Sistem Bilangan Real Aksioma Bilangan Real Misalkan adalah himpunan bilangan real, P himpunan bilangan positif dan fungsi + dan.

PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS GLOBAL DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR WALIDATUSH SHOLIHAH G

2 BARISAN BILANGAN REAL

Hendra Gunawan. 14 Februari 2014

DISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin

Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

KEKONSISTENAN PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK PERKALIAN FUNGSI PERIODIK DENGAN TREN KUADRATIK PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0.

MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd

BAB II LANDASAN TEORI

mempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI

Barisan. Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat sifat barisan Barisan Monoton. 19/02/2016 Matematika 2 1

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP

III PERBANDINGAN MODEL-MODEL BINOMIAL. : harga saham : tingkat harapan pendapatan. yaitu

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL FOKKER-PLANCK DENGAN METODE GARIS

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum

BAB III ANALISIS LOOKBACK OPTIONS

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

ANALISIS NUMERIK MODEL EPIDEMIK SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED) PADA PENYEBARAN PENYAKIT TUBERCULOSIS DI YOGYAKARTA SKRIPSI.

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

ANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro

ISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN KUADRATIK PADA PROSES POISSON NON HOMOGEN CASMAN

Modul Kuliah statistika

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

Selang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

Lampiran A. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

KONSTRUKSI KELAS GRAF TANGGA UMUM BERLABEL TOTAL BUSUR-AJAIB SUPER DENGAN MENGGUNAKAN MATRIKS KETETANGGAAN (a,1) SIMPUL ANTIAJAIB BUSUR TESIS

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

Distribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir

- Yadi Nurhayadi - M O D U L S T A T I S T I K A BAB 2 DISTRIBUSI FREKUENSI

LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar (pengertian) yang akan digunakan dalam. pembahasan penelitian. 2.

Transkripsi:

33 LAMPIRAN

34

35 Beberapa Defiisi Ruag Cooh Kejadia da Peluag Suau percobaa yag dapa diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya idak dapa diprediksi dega epa eapi kia bisa megeahui semua kemugkia hasil yag mucul disebu percobaa acak. Defiisi L.1 (Ruag cooh da kejadia) Himpua semua hasil yag mugki dari suau percobaa acak disebu ruag cooh, da dioasika dega. Himpua bagia dari ruag cooh disebu kejadia. (Grimme ad Sirzaker 001) Defiisi L. (Kejadia lepas ) Kejadia A da B disebu salig lepas jika irisa dari keduaya adalah himpua kosog ( ). (Grimme ad Sirzaker 001) Defiisi L.3 (Meda- ) Meda- adalah himpua yag aggoaya merupaka himpua bagia dari yag memeuhi syara-syara beriku : (1) () Jika A maka A c. (3) Jika A 1, A,, maka. Meda- erkecil yag megadug semua selag berbeuk ( disebu meda Borel, da aggoaya disebu himpua Borel. (Grimme ad Sirzaker 001) Defiisi L.4 (Ukura peluag) Ukura peluag P pada ruag ukura ( ) adalah fugsi P : yag memeuhi : (1) () Jika A 1,A, adalah himpua aggoa yag salig lepas yaiu uuk seiap i, j dega maka :. Tripel ( ) disebu dega ruag peluag. (Grimme ad Sirzaker 001)

36 Defiisi L.5 (Kejadia salig bebas) Kejadia A da B dikaaka salig bebas jika :. Secara umum, himpua kejadia { } dikaaka salig bebas, jika : uuk seiap himpua bagia J dari I. (Grimme ad Sirzaker 001) Peubah Acak da Fugsi Sebara Defiisi L.6 (Peubah acak) Peubah acak adalah suau fugsi dega sifa bahwa { } uuk seiap. (Grimme ad Sirzaker 001) Defiisi L.7 (Fugsi sebara) Fugsi sebara dari suau peubah acak X adalah yag didefiisika oleh (Grimme ad Sirzaker 001) Defiisi L.8 (Peubah acak diskre) Peubah acak X disebu diskre jika himpua semua kemugkia ilai {x 1, x, } dari peubah acak ersebu merupaka himpua ercacah. (Grimme ad Sirzaker 001) Suau himpua bilaga C disebu ercacah jika C erdiri aas bilaga berhigga aau aggoa C dapa dikorespodesika 1-1 dega bilaga bula posiif. Defiisi L.9 (Fugsi massa peluag) Fugsi massa peluag dari peubah acak diskre X adalah fugsi yag diberika oleh : p(x) = P (X = x). (Grimme ad Sirzaker 001) Defiisi L.10 (Peubah acak Poisso) Suau peubah acak X disebu peubah acak Poisso dega parameer jika fugsi kerapaa peluagya diberika oleh :, uuk k= 0, 1,, (Ghahramai 005)

37 Nilai Harapa, Mome da Ragam Defiisi L.11 (Nilai harapa, mome da ragam) Misalka X adalah peubah acak diskre dega fugsi kerapaa peluag p(x). Nilai harapa dari X, dioasika dega E(X), adalah E(X)= Momem ke-k dega k merupaka bilaga bula posiif, dari suau peubah acak X adalah Misalka mome ke-1 dari x adalah E(X) =. Maka mome pusa ke-k aau dari peubah acak X adalah Nilai harapa dari peubah acak X merupaka mome perama dari X. Ragam (variace) dari X, dioasika dega Var (X) aau adalah ilai harapa dari kuadra perbedaa aara peubah acak X dega ilai harapaya yaiu : p(x). Ragam merupaka mome ke- dari peubah acak X. Kekovergea (Hogg e al. 005) Defiisi L.1 (Kekovergea barisa bilaga yaa) Barisa ( ) dikaaka mempuyai limi L da kia uliska aau L jika apabila seiap erdapa bilaga M sedemikia rupa sehigga jika > M maka ada, kia kaaka barisa ersebu koverge. Jika idak, kia kaaka barisa ersebu diverge. (Sewar 1999) Terdapa beberapa cara uuk megierpreasika peryaaa kekovergea barisa peubah acak. Defiisi L.13 (Kekovergea dalam peluag) Misalka X, X 1, X, adalah peubah acak dalam ruag peluag ( ). Kia kaaka bahwa barisa peubah acak X koverge dalam peluag ke X, dioasika. (Grimme ad Sirzaker 001)

38 Defiisi L.14 (Koverge dalam raaa ke r) Misalka X 1,X, X adalah peubah acak dalam ruag peluag (Ω,, P). Barisa peubah acak X dikaaka koverge dalam raaa ke-r ke peubah acak X, dega r 1, diulis r X X uuk, jika r X uuk semua r da X X 0 uuk. (Grimme da Sirzaker, 199) Defiisi L.15 (Koverge hampir pasi) Misalka X 1,X, X adalah peubah acak dalam ruag peluag (Ω,, P). Barisa peubah acak X dikaaka koverge hampir pasi ke peubah acak X, diulis as X X, uuk, jika uuk seiap ε > 0, lim X X 1. Dega kaa lai koverge hampir pasi adalah koverge dega peluag sau. (Grimme da Sirzaker, 199) Defiisi L.16 (Koverge dalam sebara) Misalka X 1,X, X adalah peubah acak dalam ruag peluag (Ω,, P). Barisa peubah acak X dikaaka koverge dalam sebara ke peubah acak X, diulis d X X, jika P(X x) P(X x) uuk, uuk semua iik x dimaa fugsi sebara F X (x) adalah koiu. (Grimme da Sirzaker, 199) Peduga da Sifa-sifaya Defiisi L.17 (Saisik) Saisik merupaka suau fugsi dari sau aau lebih peubah acak yag idak ergaug pada sau aau beberapa parameer yag idak dikeahui. (Hogg e al. 005)

39 Defiisi L.18 (Peduga) Misalka X 1,X, X adalah cooh acak. Suau saisik U(X 1, X,,X )yag diguaka uuk meduga fugsi parameer g( ), dikaaka sebagai peduga (esimaor) bagi g( ), dilambagka dega ( ) Bilamaa ilai X 1 =x 1, X =x, X =x, maka ilai U(X 1, X,,X ) disebu sebagai dugaa (esimae) bagi g( ) (Hogg e al. 005) Defiisi L.19 (Peduga ak bias) (1) Suau peduga yag ilai harapaya sama dega parameer, yaiu = disebu peduga ak bias bagi parameer. Jika sebalikya, peduga di aas disebu berbias. () Jika = maka )disebu peduga ak bias asimoik (Hogg e al. 005) Defiisi L.0 (Peduga kosise) Suau peduga yag koverge dalam peluag ke parameer, disebu peduga kosise bagi (Hogg e al. 005) Defiisi L.1 (MSE suau peduga) Mea Square Error (MSE) dari suau peduga U bagi parameer didefiisika sebagai beriku : MSE(U)= E(U g( )) = (Bias (U)) + Var (U), dega Bias(U) = EU - Defiisi L. (Fugsi eriegralka lokal) (Hogg e al. 005) Fugsi iesias adalah eriegralka lokal, jika uuk sembarag himpua Borel erbaas B diperoleh

40 Defiisi L.3 (Tiik Lebesgue) Tiik s dikaaka iik Lebesgue dari fugsi jika. (Dudley 1989) Defiisi L.4 (O(.) da o(.)) Symbol big-oh da lile-o ii merupaka cara membadigka besarya dua fugsi u(x) da v(x) dega x meuju suau limi L. (1) Noasi u(x) = O(v(x)), x L meyaaka bahwa erbaas uuk x L. () Noasi u(x) = o(v(x)), x L meyaaka bahwa uuk x L. (Serflig 1980) Dega megguaka defiisi di aas kia peroleh hal beriku (1) Suau barisa bilaga yaa disebu erbaas da diulis uuk semua bilaga asli. () Suau barisa b yag koverge ke 0, uuk dapa diulis b = o(1). (Purcel da Varberg 1998) Lema ekis Lema L.1 Jika X adalah peubah acak maka uuk sembarag kosaa a da b berlaku (Ghahramai 005) Buki Dari Defiisi 11 kia bisa meuliska bahwa

41 = Jadi lema L.1 erbuki. Lema L. (Formula Youg dari Teorema Taylor) Misalka g memiliki ilai urua ke- yag erhigga pada suau iik x, maka uuk. Lema L.3 (Keaksamaa Markov) Jika adalah peubah acak, maka uuk seiap > 0, (Serflig 1980) (Ghahramai 005) Buki: Misalka A adalah himpua ilai yag mugki dari peubah acak X da, maka Sehigga Jadi Lema 3 erbuki.

4 Lema L.4 (Keaksamaa Chebyshev) Jika X adalah peubah acak dega ilai harapa μ da ragam erbaas σ maka ( X ) uuk seiap 0. (Ghahramai, 005). Buki : Karea X 0, dega keaksamaa Markov ( X ) ( X ). Oleh karea X adalah eqivale X, maka Lema L.4 erbuki. Lema L.5 (Dere-p) Dere 1 p 1 (disebu juga dere-p) koverge jika p > 1, da diverge jika p 1. Buki : liha Seawar, 1999. Lema L.6 (Teorema Limi Pusa (CLT)) Misalka X1, X,... adalah barisa peubah acak yag i.i.d (idepede ad ideically disribued) dega ilai harapa da ragam. Maka disribusi dari Z X1 X... X jika, aau dega kaa lai d Normal 0,1, X1 X... X lim Z x lim x x 1 e y dy. (Ghahramai 005) Buki: Uuk membukika Teorema Limi Pusa diperluka Teorema Kekoiua Levy, sebagai beriku :

43 Lema 7 (Teorema Kekoiua Levy) Misalka X1, X,... adalah barisa peubah acak dega masig-masig fugsi disribusi F1, F,... da fugsi pembagki mome M X, M,.... 1 X Misalka adalah peubah acak dega fugsi disribusi F da fugsi pembagki mome MX. Jika semua ilai, MX koverge ke MX, maka iik-iik dari F yag koiu, F koverge ke F. Buki Teorema Limi Pusa: Misalka Y X, maka Y 0 da Z X1 X... X, Var Y uuk 1 koverge ke disribusi Z., aka dibukika Jika Y1, Y,... berdisribusi ideik maka YY 1,,... mempuyai pembagki mome yag sama, yaiu M. Dari kebebasa peubah acak Y1, Y,..., Y diperoleh Y1 Y... Y M Z exp M Y1 Y... Y MY M... 1 Y M Y M. (L.1) Dari Teorema Kekoiua Levy, cukup dibukika bahwa MZ koverge ke exp yag merupaka fugsi pembagki mome dari Z. Ekuivale dega meujukka bahwa

44 lim l MZ (L.) Misalka h maka h sehigga dari persamaa (L.1) dihasilka l M h l M Z l M h l M h, maka h h l M h lim l MZ lim. 0 h h (L.3) l M h Karea M 0 1 da lim h 0 h ilai idak eap, maka uuk meeuka ilaiya dapa diguaka aura L Hopial dua kali, sehigga diperoleh l M h M ' h M h M ' h lim lim lim h 0 h h 0 h h 0 hm h M " h M " 0 lim, h 0 M h hm ' h M 0 Dega M "0 da i 0, Y maka dari (L.3) diperoleh bahwa lim l MZ. yaiu persamaa (L.). Jadi Teorema erbuki.