STK 203 TEORI STATISTIKA I

dokumen-dokumen yang mirip
STK 203 TEORI STATISTIKA I

Peubah Acak (Lanjutan)

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

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

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

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

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

DISTRIBUSI PROBABILITAS

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak

STK 203 TEORI STATISTIKA I

Teori Peluang Diskrit

MINGGU KE-11 HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

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

PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

Lampiran 1. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak

MINGGU KE-6 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSINYA

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

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

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

Peubah Acak. Peubah Acak Diskrit dan Distribusi Peluang. Peubah Acak. Peubah Acak

BAB II LANDASAN TEORI

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

MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi

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

II. LANDASAN TEORI. 2. P bersifat aditif tak hingga, yaitu jika dengan. 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

PELUANG DAN PEUBAH ACAK

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

Pengantar Statistika Matematik(a)

Metode Statistika (STK211)

STATISTIK PERTEMUAN VI

MINGGU KE-8 HARGA HARAPAN DAN BEBERAPA KETAKSAMAAN DALA

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

Tipe Peubah Acak. Diskret. Kontinu

Sebaran Peubah Acak Bersama

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

Sebaran Peubah Acak Bersama

Peubah Acak dan Distribusi Kontinu

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

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

Pengantar Proses Stokastik

II LANDASAN TEORI. 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang. 2.2 Peubah Acak dan Fungsi Sebaran

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

BAB II LANDASAN TEORI

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Statistika Matematik(a)

28/09/2012 SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS. ω Ω

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Proses Stokastik

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

Statistika Farmasi

Lampiran A. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

Minggu 4-5 Analisis Model MA, AR, ARMA. Minggu 6-7 Model Diagnostik dan Forecasting. Minggu 8-9 Analisi Model ARI, IMA, ARIMA

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided

MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!

Ekspektasi Satu Peubah Acak Diskrit

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

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

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided

Minggu 4-5 Analisis Model MA, AR, ARMA. Minggu 6-7 Model Diagnostik dan Forecasting. Minggu 8-9 Analisi Model ARI, IMA, ARIMA

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Menurut Open Darnius (2006, hal: 53) simulasi dapat diartikan sebagai suatu

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

DISTRIBUTIONS OF RANDOM VARIABLE DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided

BAB 3 REVIEW SIFAT-SIFAT STATISTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK

MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!

MA5181 PROSES STOKASTIK

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

Peubah Acak dan Distribusi

MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko

Catatan Kuliah. MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Smart and Stochastic. disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

PENDAHULUAN LANDASAN TEORI

Beberapa Distribusi Peluang Diskrit

MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar. 11 September 2012

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

Statistika (MMS-1001)

KONSISTENSI ESTIMATOR

Statistika (MMS-1403)

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

Statistika (MMS-1001)

Catatan Kuliah MA4181 Pengantar Proses Stokastik Precise and Stochastic. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

2. Peubah Acak (Random Variable)

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

Probabilitas dan Statistika Fungsi Distribusi Peluang Kontinyu. Adam Hendra Brata

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

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

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

PENGANTAR PROBABILITAS STATISTIKA UNIPA SBY

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

Transkripsi:

STK 203 TEORI STATISTIKA I II. PEUBAH ACAK DISKRET II. Peubah Acak Diskret 1 PEUBAH ACAK DISKRET Definisi 2.1. (Peubah Acak) : Peubah Acak Y adalah suatu fungsi yang memetakan seluruh anggota ruang contoh S ke himpunan bilangan nyata R; Y : S R. Ilustrasi 2.1. : Perhatikan pelemparan dua buah koin, maka ruang contohnya adalah S = {(M 1 M 2 ), (M 1 B 2 ), (B 1 M 2 ), (B 1 B 2 )}. Jika Y adalah banyaknya sisi M yang muncul dari pelemparan dua koin, maka nilai peubah acak Y yang mungkin diperoleh dapat digambarkan sebagai berikut: M 1 M 2 M 1 B 2 B 1 M 2 B 1 B 2 S Y R 2 1 0 II. Peubah Acak Diskret 2

Peubah Acak Ilustrasi 2.2. : Perhatikan pelemparan 3 buah koin yang setimbang. A i = kejadian ke-i, i=1, 2,, 8. Y = banyaknya sisi muka yang muncul P(A i ) A i Y = y P(Y=y) M 1 M 2 M 3 M 1 M 2 B 3 M 1 B 2 M 3 B 1 M 2 M 3 M 1 B 2 B 3 B 1 M 2 B 3 B 1 B 2 M 3 B 1 B 2 B 3 3 2 1 0 3/8 3/8 S Y R II. Peubah Acak Diskret 3 Fungsi Peluang Kumulatif Definisi 2.2. (Fungsi Peluang Kumulatif) : Fungsi peluang kumulatif dari peubah acak Y adalah F Y (y) = P(Y y), untuk - < y <. Ilustrasi 2.3. : Jika peubah acak Y = banyaknya sisi M yang muncul dari dua koin yang setimbang, maka F Y (y) = P(Y y) =??? II. Peubah Acak Diskret 4

Peubah Acak Diskret Definisi 2.3. (Peubah Acak Diskret) : Peubah acak Y disebut diskret, jika ruang contoh S dari peubah acak itu tercacah (berkorespondensi 1-ke-1 dengan himpunan bilangan bulat positif). Dengan demikian, jika peubah acak Y diskret, maka banyaknya nilai y dari peubah acak Y yang bersifat P(Y = y) > 0 dapat dicacah (1 atau lebih). II. Peubah Acak Diskret 5 Ilustrasi 2.4. : Perhatikan pelemparan sebuah dadu sisi enam berkalikali. Kemudian kita perhatikan dua peubah acak sbb. (i) X = mata dadu yang muncul pada lemparan pertama (ii) Y = banyaknya lemparan yang diperlukan sampai muncul mata dadu enam Maka ruang contoh untuk masing-masing peubah acak X dan Y adalah : (i) S X = {1, 2, 3, 4, 5, 6} dan (ii) S Y = {1, 2, 3, } II. Peubah Acak Diskret 6

Ilustrasi 2.5. : Pada ilustrasi pelemparan 3 koin (ilustrasi 2.2.), maka P(Y = y) = f Y (y) dan F Y (y) dapat ditulis : P(Y =, y = 0, 3 y) = 3/8, y = 1, 2 0, y lainnya 0, y < 0, 0 y < 1 F Y (y) = 4/8,1 y < 2 7/8, 2 y < 3 1, y 3 Definisi 2.4. (Fungsi Massa Peluang) : Fungsi massa peluang (fmp) peubah acak Y adalah f Y (y) = P(Y = y), untuk - < y < II. Peubah Acak Diskret 7 Jika F Y (y) adalah fungsi sebaran (kumulatif) suatu peubah acak diskret, maka berlaku : 1. 0 F Y (y) 1, untuk - < y < 2. F Y (y) merupakan fungsi tak-turun (tidak pernah turun) 3. lim y - F Y (y) = 0, dan lim y F Y (y) = 1 4. F Y (y) merupakan fungsi tangga (step function) dan loncatan (jump) pada setiap step y adalah nilai peluang Y pada titik tersebut, f Y (y) = P(Y = y) II. Peubah Acak Diskret 8

Ilustrasi 2.6. : Pada ilustrasi pelemparan 3 koin (ilustrasi 2.2.), maka F Y (y) adalah F Y (y) 0, y < 0, 0 y < 1 = 4/8,1 y < 2 7/8, 2 y < 3 1, y 3 1 7/8 4/8 0 1 2 3 II. Peubah Acak Diskret 9 Nilai Harapan Peubah Acak Diskret Nilai harapan suatu peubah acak Y adalah : E(Y) = y y f Y (y) = y y P(Y = y) = y y P Y (y) Ilustrasi 2.7. : Misal Y adalah suatu peubah acak diskret yang memiliki fmp : y 1 2 3 4 f(y) 4/10 1/10 3/10 2/10 Maka E(Y) = 1(4/10) + 2(1/10) + 3(3/10) + 4(2/10) = 23/10 = 2.3 II. Peubah Acak Diskret 10

Definisi 2.5. (Nilai Harapan) Nilai harapan untuk peubah acak diskret Y adalah E(Y) = {y f(y)>0} y. f Y (y) Dengan demikian nilai harapan dari g(y), suatu fungsi peubah acak dari Y, adalah E([g(Y)]) = {y f(y)>0} g(y). f Y (y) Nilai harapan dari peubah acak Y atau E(Y) disebut juga nilai tengah dari Y dengan simbol µ atau µ Y, sehingga E(Y) = µ = µ Y II. Peubah Acak Diskret 11 Ilustrasi 2.8. : Diberikan suatu fmp peubah acak diskret sbb y lainnya Nilai harapan dari Y adalah E[g(Y)] untuk g(y) = Y 2 2Y + 2? II. Peubah Acak Diskret 12

Ilustrasi 2.8. : Diberikan suatu fmp peubah acak diskret sbb y lainnya Jika u 1 (Y) = Y 2 dan u 2 (Y) = e Y, maka : II. Peubah Acak Diskret 13 Ilustrasi 2.8. : Diberikan suatu fmp peubah acak diskret sbb y lainnya Jika g 1 (Y) = Y 2 dan g 2 (Y) = e Y, maka : II. Peubah Acak Diskret 14

Perhatikan Y suatu peubah acak diskret dengan fmp f Y (Y) dan g j (Y), i = 1, 2, 3,, k adalah fungsi dari peubah acak Y serta c 1, c 2,, c k adalah suatu konstanta, maka: E[Σ i c i g i (Y)] = Σ i E[c i g i (Y)] = Σ i c i E[g i (Y)] a. Jika k = 1, c i = c dan g i (Y) = 1, maka E[Σ i c i g i (Y)] = E(c) = c b. Jika k = 1, c i = c dan g i (Y) = g(y), maka E[Σ i c i g i (Y)] = E[c g(y)] = c E[g(Y)] II. Peubah Acak Diskret 15 Jika Y peubah acak diskret dengan fmp f Y (y) dan {y f Y (y) > 0} = {a 1, a 2, a 3, } maka akan berlaku E(Y) = a 1 f(a 1 ) + a 2 f(a 2 ) + a 3 f(a 3 ) + yang tidak lain adalah rataan aritmetik atau nilai tengah peubah acak Y. Dengan demikian nilai tengah µ Y dari suatu peubah acak Y, jika ada, adalah µ Y = E(Y). II. Peubah Acak Diskret 16

Ragam suatu peubah acak Perhatikan untuk X = g(y) = (Y - µ Y ) 2 E(X) = E[g(Y)] = y g(y) f(y) = y (y - µ) 2 f(y) = (y 1 - µ) 2 f(y)+ (y 2 - µ) 2 f(y)+ adalah ragam Y, σ 2 Y. σ 2 Y = E[(Y - µ Y ) 2 ] = E[Y 2 2Yµ Y + µ Y2 ] = E(Y 2 ) - 2 µ Y E(Y) + µ Y 2 = E(Y 2 ) - 2 µ Y2 + µ Y 2 = E(Y 2 ) - µ Y 2 Definisi 2.9. (Ragam) Jika E(Y) = µ Y dan g(y) = (Y - µ Y ) 2, maka ragam dari peubah acak Y adalah Var(Y) = E[g(Y)] = E[(Y - µ Y ) 2 ] = σ 2 Y II. Peubah Acak Diskret 17 Momen suatu peubah acak Definisi 2.10. Momen Momen ke-k dari suatu peubah acak Y adalah µ k = E(Y k ) untuk k = 1, 2, 3, Ilustrasi 2.9. µ 1 = E(Y) µ 2 = E(Y 2 ) Var(Y) = E(Y 2 ) E(Y) 2 = µ 2 (µ 1 ) 2 II. Peubah Acak Diskret 18

Fungsi pembangkit momen (FPM) Perhatikan untuk X = g(y) = e ty E(X) = E[g(Y)] = y g(y) f(y) = y e ty f(y) adalah fungsi pembangkit momen peubah acak Y dan dinotasikan dengan m Y (t). Jika dua buah peubah acak memiliki fungsi pembangkit momen yang sama, maka keduanya juga memiliki sebaran yang sama. Fungsi pembangkit momen bersifat unik dan menentukan sebaran peubah acak. II. Peubah Acak Diskret 19 Dengan demikian suatu peubah acak Y dapat dicirikan dalam tiga bentuk : 1. Fungsi sebaran, F Y (y) 2. Fungsi kepekatan atau fungsi massa peluang, f Y (y) 3. Fungsi pembangkit momen, m Y (t) II. Peubah Acak Diskret 20

Menentukan nilai tengah dan ragam melalui fpm II. Peubah Acak Diskret 21 II. Peubah Acak Diskret 22

Ilustrasi 2.10. Secara sederhana kita bisa memperoleh E(Y) = 2/3, E(Y 2 ) = 1 dan Var(Y) = 5/9. Sekarang kita akan menentukan E(Y) dan Var(Y) melalui fpm. II. Peubah Acak Diskret 23 Pertidaksamaan Chebysev Ide : ingin menentukan batas bawah atau batas atas nilai peluang. Teorema: Misal g(y) adalah fungsi non-negatif dari suatu peubah acak Y. Jika E(g(Y)) ada, maka untuk setiap konstanta positif c berlaku P[g(Y) c] E[g(Y)]/c. Teorema (pertidaksamaan Chebysev): Misal Y adalah peubah acak yang mempunyai sebaran peluang dengan ragam σ 2 dan nilai tengah µ, maka untuk setiap k > 0 akan berlaku P( Y - µ kσ) 1/k 2 II. Peubah Acak Diskret 24

Ilustrasi Pertidaksamaan Chebysev Ide : ingin menentukan batas bawah atau batas atas suatu peluang. P( Y - µ kσ) 1/k 2 II. Peubah Acak Diskret 25 Y ~ Binomial (n, p) y lainnya Apakah P Y (y) suatu fungsi peluang? Untuk hal ini dapat diperlihatkan melalui binomial expansion sebagai berikut: n ( a + b) = n y= 0 n n-y Ambil a = p, b = 1 p dan 0 < p < 1, maka C y a y b untuk a > 0, b > 0. II. Peubah Acak Diskret 26

Y ~ Binomial (n, p) Fmp, nilai harapan, dan ragam Fmp : ; sedangkan q = 1 - p Turunan pertama dari fmp : Sehingga nilai harapannya adalah : II. Peubah Acak Diskret 27 Y ~ Binomial (n, p) Fmp, nilai harapan, dan ragam Turunan kedua dari fmp : Dengan demikian E(Y 2 ) adalah : dan ragamnya adalah : II. Peubah Acak Diskret 28

Y ~ Geometrik (p) y lainnya ; sedangkan 0 < p < 1 Apakah P Y (y) suatu fungsi peluang? Hal ini dapat diperlihatkan sbb. Fungsi pembangkit momen Y (bukti sebagai latihan) II. Peubah Acak Diskret 29 Y ~ Geometrik (p) nilai harapan dan ragam Turunan pertama dari fmp : Sehingga nilai harapannya adalah : Dengan cara yang sama kita akan peroleh : II. Peubah Acak Diskret 30

Y ~ Poisson (λ) y lainnya Apakah P Y (y) suatu fungsi peluang? Hal ini dapat diperlihatkan sbb. Fungsi pembangkit momen : II. Peubah Acak Diskret 31 Y ~ Poisson (λ) nilai harapan dan ragam Turunan pertama dari fmp : Sehingga nilai harapannya adalah : Dengan cara yang sama kita akan peroleh : II. Peubah Acak Diskret 32

Tentukan fungsi pembangkit momen, nilai harapan dan ragamnya dengan menggunakan fmp. Y ~ Hipergeometri Y ~ Binomial Negatif II. Peubah Acak Diskret 33