Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata

dokumen-dokumen yang mirip
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Control chart pertama kali dikenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari

BAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

BAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah

BAB II DIMENSI PARTISI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)

BAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA

PENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD

USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG

VI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar

Diagram Kontrol Fuzzy Multinomial Untuk Data Linguistik

Bab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum

Karakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga

PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.

FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).

PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

STATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

DISTRIBUSI HASIL PENGUKURAN DAN NILAI RATA-RATA

INVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN

Benyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN

Prosedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

III. METODE PENELITIAN. bersifat statistik dengan tujuan menguji hipotesis yang telah ditetapkan.

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

Pengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA

ANALISIS REGRESI. Catatan Freddy

KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

STATISTIK menyatakan kumpulan data, bilangan maupun non bilangan, yg disusun ke dlm tabeldiagram-grafik yang menggambarkan suatu persoalan.

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk

Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB II LANDASAN TEORI

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang B. Tujuan

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

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

MINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.

BAB VIB METODE BELAJAR Delta rule, ADALINE (WIDROW- HOFF), MADALINE

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

Eman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit

BAB III METODE PENELITIAN

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah

Statistika. Bab. Mean (rata-rata) Ukuran Pemusatan Ukuran Letak Median Modus Kuartil Desil A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

Perbandingan Masalah Optimasi TSP dengan Menggunakan Algoritma Ant Colony dan Jaringan Hopfield

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

Lucas Theorem Untuk Mengatur Penyimpanan Memori yang Lebih Aman

Kritikan Terhadap Varians Sebagai Alat Ukur

3. Sebaran Peluang Diskrit

ANALISIS KAPABILITAS PROSES

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB III EKSPEKTASI MATEMATIK

V E K T O R Kompetensi Dasar :

e + Dengan menggunakan transformasi logit dari π(x), maka model regresi fungsi logit dapat didefinisikan sebagai berikut (2) π(x) e

BAB 2 LANDASAN TEORI

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) ( X Print) D-36

UKURAN GEJALA PUSAT &

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB II PENDEKATAN PROBABILITAS DAN MODEL TRAFIK

III FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Pemodelan Penduduk Miskin Di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)

KOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda

METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND

π(x) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-112

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear

ANALISIS DATA KATEGORI DENGAN LOG LINIER MENGGUNAKAN PRINSIP HIRARKI (STUDI KASUS JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MAKASSAR TAHUN 2011).

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

Apabila dua variabel X dan Y mempunyai hubungan, maka nilai variabel X yang sudah diketahui dapat dipergunakan untuk mempekirakan / menaksir Y.

Transkripsi:

Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata

Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola tertentu yang dsebut dengan dstrbus peluang untu suatu varabel aca menggambaran bagamana peluang terdstrbus untu setap nla varabel aca peluang ddefnsan dengan suatu fungs peluang, dnotasan dengan p(x) atau f(x), yang menunjuan peluang untu setap nla varabel aca

Unform Bernoull Ada dua jens dstrbus, sesua dengan varabel acanya Ja varabel acanya varabel dsrt, maa dstrbus peluangnya adalah dstrbus peluang dsrt, sedangan ja varabel acanya varabel yang ontnu, maa dstrbus peluangnya adalah dstrbus ontnu Multnomal

Unform Unform Bernoull Multnomal Unform seragam (unform dstrbuton) dsrt adalah probabltas dstrbus dsrt yang palng sederhana probabltas yang palng sederhana adalah yang semua perubah acanya mempunya probabltas yang sama Bla varabel aca X mengambl nla-nla x, x,, x dengan probabltas yang sama, maa probabltas dstrbus dsrt dberan oleh : f ( x; ), x x, x,, Lambang f(x;) sebaga penggant f(x), yang menunjuan bahwa dstrbus seragam tersebut bergantung pada parameter x x

Unform Contoh Soal Dalam suatu percobaan, ja sebuah dadu dlempar sebanya 6 al, maa setap elemen dar ruang sampel S = {,,3,4,5,6} meml nla peluang yang sama yatu /6, arena esamaan semua nla peluang n, ta dapat menyebut bahwa percobaan tersebut berdstrbus seragam (Unform) Htunglah nla Mean dan Varansnya! f ( x; ), x x, x,, x f ( x;6), x,, 3, 4, 5, 6 6

Unform Contoh Soal Mean : Varans : x x x f X E ) ; ( ] [ x x x f X E ) ( ) )( ; ( ] ) [( 3.5 6 6 5 4 3 35 6 3.5) (6... 3.5) ( 3.5) (

Bernoull Unform Bernoull Bernoull Suatu percobaan yang terdr atas beberapa usaha, tap-tap usaha, memberan hasl yang dapat delompoan menjad ategor yatu suses atau gagal, dan tap-tap ulangan percobaan bebas satu sama lannya, serta probabltas esusesan tda berubah dar percobaan satu e percobaan lannya, maa proses n dsebut proses Bernoull Multnomal

Bernoull Unform Bernoull Bernoull Suatu espermen yang haslnya selalu dlasfasan sebaga S (suses) dan G (gagal) saja dengan P(S)=p dan P(G)=q=-p, ja X adalah varabel aca yang menyataan suses, maa dapat dbentu sebuah dstrbus probabltas Bernoull sebaga fungs probabltas sebaga berut : Multnomal Mean : Varans :

Bernoull Contoh Soal Pada ujan plhan ganda (4 plhan), maa memlh mendapat jawaban benar adalah P(S)=/4. Sedangan, untu mendapat jawaban salah adalah P(G)=3/4. Htunglah nla Mean dan Varansnya! µ = E(Xj) = p = /4 σ = V(Xj) = p(-p) = (/4)(3/4) = 3/6

Bernoull Unform Bernoull Bernoull Beberapa dstrbus yang dlandas oleh proses Bernoull adalah : - bnomal - geometr - hpergeometr Multnomal

Unform Bernoull bnomal merupaan salah satu contoh proses Bernoull Pada proses Bernoull, suatu espermen serng terdr dar beberapa usaha yang berulangulang, dmana tap usaha hanya mempunya dua emungnan eluaran: suses atau gagal, epala atau eor, barang cacat atau barang bagus, dll Multnomal

Unform Bernoull Multnomal Fungs dstrbus probabltas f(x) yang menyataan dar n al espermen (pengamblan) yang ndependen mengandung x buah yang suses adalah : n x n ( ;, ) x x q n b x n p p x Dengan x = 0,,,.,n adalah notas ombnas untu C(n, x)

Unform Bernoull Multnomal Cr cr dstrbus Espermen terdr dar n al pengulangan tap al pengulangan hanya mempunya dua emungnan eluaran: suses atau gagal, dll Probabltas suses d tap percobaan, p, besarnya tetap dar satu percobaan e berutnya Satu percobaan dengan yg berutnya bersfat ndependen

Contoh Soal 3 barang dambl secara aca dar hasl produs pabr, dpersa, dan yang cacat dpsahan dar yang tda cacat. Msalan yang cacat dsebut cacat dan banyanya esusesan merupaan perubah aca X dengan nla 0 sampa 3 Hasl TTT TCT TTC CTT TCC CTC CCT CCC X 0 3 C=cacat ; T=tda cacat (ba) Karena barang dambl secara aca, dan msalan danggap menghaslan 5% barang cacat, maa 3 3 9 4 4 4 64 P(TCT) P(T)P(C)P(T) ( )( )( ) Probabltas untu hasl emungnan yang lan dlauan dengan cara yang sama

Contoh Soal Dengan persamaan perubah aca X dnyataan dengan b(x;n,p). Karena nlanya bergantung pada banyanya usaha (n) Msalnya: X= banyanya barang yang cacat P(X ) f( ) b( ; 3, ) 9 4 64 Selanjutnya menentuan rumus yang memberan probabltas x suses dalam n usaha suatu percobaan bnomal b(x;n,p) n x nx b(x;n,p) p q ;x 0,,,...,n x 3 x 3x b(x; 3, ) p q ;x 0,,, 3 4 x n x0 b(x;n,p)

Mean / Nla Harapan (Espetas) dan Varans dar dstrbus bnomnal : Unform E( x) np Bernoull x np( p) npq Multnomal

Contoh Soal Probabltas sebuah omponen mobl tda rusa eta djatuhan adalah 3/4. Berapaah probabltasnya ada dar 4 omponen yang djatuhan aan tda rusa? Probabltas sebuah omponen mobl tda rusa eta djatuhan adalah 3/4. Berapaah probabltasnya ada dar 4 omponen yg djatuhan aan tda rusa? b( x ; n 4, p 3 ) 4 n p x q nx x 4 3 ( ) 4 ( ) 4 4 4!!(4 9 )! 6 6 7 8

Lathan Soal. 90% produ yang dhaslan sebuah perusahaan berualtas ba. Kepala bagan produs mengambl 5 produ, berapa probabltas bahwa sebuah produ tda berualtas ba?. telur tda menetas adalah 0, dan ja terdapat 5 telur, tentuan peluang dar : a. ja semua telur menetas b. mnmal 4 telur menetas

Multnomal Unform Bernoull Multnomal Percobaan bnomal aan menjad percobaan multnomal ja tap usaha dapat memberan lebh dar hasl yang mungn Msalnya hasl produs pabr dapat delompoan menjad barang ba, cacat, dan mash bsa dperba Multnomal

Multnomal Unform Bernoull Multnomal Multnomal Bla suatu usaha dapat menghaslan macam hasl E,E,...,E p,p,...,p X,X,...,X Dengan probabltasnya dstrbus perubah aca menyataan banyanya ejadan Dalam n-usaha bebas adalah maa yang E,E,...,E n x,x,...,x x x x f(x,x,...,x ; p,p,...,p,n) p p...p Dengan x n dan p

Multnomal Contoh Soal Dua buah dadu dlempar 6 al, berapa probabltas aan mendapatan jumlah 7 atau muncul dua al, sepasang blangan yang sama satu al, dan ombnas lannya 3 al?

Termaash dan Semoga Bermanfaat v^^