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

dokumen-dokumen yang mirip
SEBARAN PELUANG DISKRET

Peubah Acak (Lanjutan)

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

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

STK 203 TEORI STATISTIKA I

Teori Peluang Diskrit

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

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak

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

DISTRIBUSI PROBABILITAS (PELUANG)

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

Tipe Peubah Acak. Diskret. Kontinu

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak

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

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

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

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

STATISTIK PERTEMUAN VI

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

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Pengantar Proses Stokastik

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

Statistika Farmasi

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

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

Pertemuan 2. Hukum Probabilitas

DISTRIBUSI DISKRIT. MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar

MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET Distribusi Binomial. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

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

CHAPTER 7 DISCRETE PROBABILITY

Distribusi Probabilitas Diskrit: Geometrik Hipergeometrik

6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian

Beberapa Peubah Acak Diskret (1) Kuliah 8 Pengantar Hitung Peluang

Pengantar Proses Stokastik

3/17/2015 PENGANTAR STATISTIKA PROF. DR. KRISHNA PURNAWAN CANDRA, M.S. JURUSAN TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS MULAWARMAN

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON BEBERAPA DISTRIBUSI LAINNYA : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, MA 2081 Statistika Dasar.

PELUANG DAN PEUBAH ACAK

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

STK 203 TEORI STATISTIKA I

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

Pengantar Proses Stokastik

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

DISTRIBUSI PROBABILITAS

C n r. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m. P n. P ( n, n ) = n P n = P n n!

Ruang Sampel dan Kejadian

Statistika & Probabilitas. Sumber: Materi Kuliah Statistika Dr. Ir. Rinaldi Munir, M.T

BAB IV. DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT

BAB 8 DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT

: Distribusi Peluang. : D. Rizal Riadi

DISTRIBUSI PELUANG TEORITIS

SOAL PELUANG KELAS XI MATEMATIKANET.COM 1.! B. 4 2 C. 2 2 D. E. 2 2 A. 840 B. 504 C. 162 D. 84 E. 168

Pengantar Proses Stokastik

MINGGU KE-6 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSINYA

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

Hubungan antara kejadian dengan ruang contohnya Representasi secara grafis untuk mengilustrasikan logical relations di antara kejadian kejadian

Situasi 1: a. Buatlah pernyataan-pernyataan yang sesuai dengan situasi di atas!

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

Beberapa Distribusi Peluang Diskrit

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas

STATISTIK PERTEMUAN V

Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada. 1http://istiarto.staff.ugm.ac.id STATISTIKA. Discrete Probability Distributions

PELUANG. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah

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

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 2. Adam Hendra Brata

Distribusi Peluang Teoritis

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

Distribusi Probabilitas Diskrit. Dadan Dasari

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist

PELUANG KEJADIAN MAJEMUK

25/09/2013. Semua kemungkinan nilai yang muncul S={123456} S={1,2,3,4,5,6} Semua kemungkinan nilai yang muncul S={G, A}

UKD-4 PELUANG 11 IPA 3 Jumat, 22 Sept 2017

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS

Eksperimen Hasil Kejadian KONSEP PROBABILITAS

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

STK 211 Metode statistika. Materi 3 Konsep Dasar Peluang

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik

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

RENCANA MUTU PEMBELAJARAN. I. Standar Kompetensi : Menyelesaikan masalah probabilitas baik secara teoritik maupun aplikasinya dalam kehidupan.

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

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

Percobaan terdiri dari 1 usaha. Peluang sukses p Peluang gagal 1-p Misalkan. 1, jika terjadi sukses X jika terjadi tidak sukses (gagal)

Pengantar Statistika Matematika II

Ruang Lingkup STATISTIKA

BAB V TEORI PROBABILITAS

Peluang suatu kejadian

PELUANG. LA - WB (Lembar Aktivitas Warga Belajar) MATEMATIKA PAKET C TINGKAT VI DERAJAT MAHIR 2 SETARA KELAS XI. Oleh: Hj. ITA YULIANA, S.Pd, M.

Konsep Peluang (Probability Concept)

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

Probabilitas = Peluang (Bagian II)

, n(a) banyaknya kejadian A dan n(s) banyaknya ruang sampel

Transkripsi:

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

KOMPETENSI LOGO a. Mengidentifikasikan peubah-peubah acak diskret khusus : Seragam diskret, bernoulli, binomial, hipergeometrik, Poisson, Binomial Negatif dan geometrik b. Menjabarkan karakteristik (fungsi kepekatan peluang, nilai harapan, ragam, fungsi pembangkit momen) bagi peubah-peubah acak diskret khusus c. Menghitung nilai peluang bagi peubah acak diskret khusus.

LOGO SEBARAN SERAGAM DISKRET Definisi 3. Suatu peubah acak diskret X dikatakan memiliki sebaran seragam diskret pada bilangan-bilangan, 2, 3,..., N jika memiliki fkp berbentuk : f ( N),2,..., N N Notasi X ~ DU ( N ) Contoh 3.. Sebuah permainan dilakukan dengan menggulingkan dadu bersisi enam yang setimbang. Tentukan peluang munculnya : a. mata b. mata ganjil

LOGO Fungsi Sebaran Kumulatif N N t f F t t ) ( ) ( Teorema 3.. SEBARAN SERAGAM DISKRET Bila peubah acak X memiliki sebaran seragam diskret dengan parameter N, dituliskan X ~ DU(N), maka : 2 ) ( N+ X E 2 ) / ( ) ( N 2 X Var t Nt X e e N t M ) ( ( ) ( ) ) ( t t N t G N X

Sebaran Bernoulli LOGO Percobaan Bernoulli Memiliki dua kemungkinan hasil : Berhasil / Gagal P(Berhasil) p ; P(Gagal) -p q PA Bernoulli didefinisikan sebagai : X ( e) 0 jika jika e E e E'

Sebaran Bernoulli LOGO Definisi 3.2. Suatu peubah acak diskret X dikatakan memiliki sebaran bernoulli jika memiliki fmp berbentuk : f ( p) p ( p) 0, Teorema 3.2. Bila peubah acak X memiliki sebaran bernoulli dengan parameter p, maka : E ( X) p Var( X ) p( p) M X ( t) N e Nt e t G X ( t) + p( t )

SEBARAN BINOMIAL LOGO Percobaan Binomial N percobaan bernoulli Saling bebas Peubah acak binomial X menyatakan banyaknya keberhasilan dalam n ulangan bernoulli yang saling bebas

PERCOBAAN : Pelemparan koin setimbang 5 kali LOGO Titik contoh Peluang Total peluang 0 A A 2 A 3 A 4 A 5 q.q.q.q.q G A 2 A 3 A 4 A 5 A G 2 A 3 A 4 A 5 A A 2 G 3 A 4 A 5 A A 2 A 3 G 4 A 5 A A 2 A 3 A 4 G 5 2 G G 2 A 3 A 4 A 5 G A 2 G 3 A 4 A 5 G A 2 A 3 G 4 A 5 G A 2 A 3 A 4 G 5 A G 2 G 3 A 4 A 5 A G 2 A 3 G 4 A 5 A G 2 A 3 A 4 G 5 A A 2 G 3 G 4 A 5 A A 2 G 3 A 4 G 5 A A 2 A 3 G 4 G 5 p.q.q.q.q q.p.q.q.q q.q.p.q.q q.q.q.p.q q.q.q.q.p p.p.q.q.q p.q.p.q.q p.q.q.p.q p.q.q.q.p q.p.p.q.q q.p.q.p.q q.p.q.q.p q.q.p.p.q q.q.p.q.p q.q.q.p.p q 5 0 5 pq p 5 0 5 0 0 p q 2 4 q 5 p q 3 5 2 2 p q 5 5 2

PERCOBAAN : Pelemparan koin setimbang 5 kali LOGO Titik contoh Peluang Total peluang 3 G G 2 G 3 A 4 A 5 G G 2 A 3 G 4 A 5 G G 2 A 3 A 4 G 5 G A 2 G 3 G 4 A 5 G A 2 G 3 A 4 G 5 G A 2 A 3 G 4 G 5 A G 2 G 3 G 4 A 5 A G 2 G 3 A 4 G 5 A G 2 A 3 G 4 G 5 A A 2 G 3 G 4 G 5 p.p.p.q.q p.p.q.p.q p.p.q.q.p p.q.p.p.q p.q.p.q.p p.q.q.p.p q.p.p.p.q q.p.p.q.p q.p.q.p.p q.q.p.p.p 4 G G 2 G 3 G 4 A 5 G G 2 G 3 A 4 G 5 G G 2 A 3 G 4 G 5 G A 2 G 3 G 4 G 5 A G 2 G 3 G 4 G 5 p.p.p.p.q p.p.p.q.p p.p.q.p.p p.q.p.p.p q.p.p.p.p 5 G G 2 G 3 G 4 G 5 p.p.p.p.p 0 p 5 p p 5 4 3 q q 2 5 3 3 5 3 p q 5 4 4 5 4 p q 5 5 5 0 5 p q

SEBARAN BINOMIAL LOGO SECARA UMUM : P( X ) 5 p q 5 Definisi 3.4. Dari suatu sekuens n ulangan bernoulli yang saling bebas dengan peluang keberhasilan p untuk setiap ulangan, misalkan X menyatakan banyaknya keberhasilan. Fungsi peluang diskret bagi X diberikan oleh : n n P( X ) f X ( ) b( ; n, p) p q 0,,2,..., n dimana q -p NOTASI : X ~ BIN(n,p).

CONTOH LOGO Sebuah tes terdiri dari 20 soal pilihan berganda dengan 4 pilihan jawaban, dan hanya satu pilihan jawaban yang benar. Seorang peserta ujian, menjawab 20 soal tersebut secara acak. Tentukan peluang : a. Semua soal dapat dijawabnya secara benar. b. Ia dapat menjawab lebih dari 90% soal dg benar

CONTOH LOGO Sebuah permainan berupa pelemparan tiga buah dadu bermata enam setimbang. Seorang pemain bertaruh Rp. 00,- untuk setiap permainan. Setiap kali munculnya mata 6 pada suatu dadu, uang taruhannya akan dikembalikan dan ia mendapatkan Rp. 00,- untuk setiap mata 6 yang muncul tersebut. Berapa peluang ia akan menang sebesar Rp. 300,-. dalam satu kali permainan. Tentukan pula ratarata kemenangan yang ia dapat jika ia memainkan permainan tersebut banyak kali.

SEBARAN BINOMIAL LOGO Teorema 3.3. Bila peubah acak X memiliki sebaran binomial dengan banyaknya ulangan n dan peluang keberhasilan p atau ditulis X~BIN(n,p), maka : E ( X) np Var ( X ) np( p) npq t n t n M X( t) ( pe+ p) ( pe+ q) G ( t) ( pt+ q) X n

Sebaran Hipergeometrik LOGO Percobaan : Pengambilan 4 kelereng tanpa pengembalian dari kotak yang berisi 0 kelereng (6 merah, 4 biru). Percobaan binomial??? Pengambilan- P(M) 0.6; P(B) 0.4 Pengambilan-2 P(M) dan P(B) tergantung hasil pengambilan sebelumnya Pengambilan- terambil merah P(M) 5/9; P(B) 4/9 Jadi perc. ini bukan perc binomial Pengambilan- terambil biru P(M) 6/9; P(B) 3/9 Cust ani

Sebaran Hipergeometrik LOGO Populasi berukuran N, yang terdiri dari M anggota yang dapat dianggap sebagai keberhasilan dan N-M anggota yang dapat dianggap sebagai kegagalan. Dari populasi tersebut diambil n contoh acak satu persatu tanpa pengembalian. Cara pengambilan seperti ini sama dengan pengambilan secara sekaligus. Jika dinyatakan X sebagai banyaknya keberhasilan dalam n ulangan, maka peubah acak tersebut dinamakan peubah acak hipergeometrik.

LOGO Definisi 3.5. Suatu peubah acak X dinamakan sebagai peubah acak hipergeometrik jika memiliki fungsi kepakatan peluang : n M N M N M n h f X P X ),, ; ( ) ( ) ( Sebaran Hipergeometrik Dengan n N N M n h f X P X ),, ; ( ) ( ) ( ), min( ) 0, ma( M n M N n + NOTASI : X ~ HYP(n,M,N)

LOGO Suatu kotak berisi 00 keping mikro, 80 baik dan 20 lainnya rusak. Banyaknya keping mikro yang rusak tidak diketahui oleh pembeli dan ia memutuskan untuk memilih 0 keping mikro secara acak satu persatu tanpa pengembalian dan akan menyatakan bahwa kotak tersebut dapat diterima jika kesepuluh keping mikro yang terpilih mengandung tak lebih dari tiga keping mikro yang rusak. Berapa peluang ia akan menerima kotak tersebut.

Sebaran Hipergeometrik LOGO Teorema 3.4. Bila peubah acak X memiliki sebaran hipergeometrik, maka : E ( X) nm N Var( X) nm N ( N M)( N n) N( N )

LOGO Teorema 3.5. Jika X~HYP(n,M,N), maka untuk setiap nilai 0,,..., n dan jika N dan M dengan N/M p, suatu konstanta positif M N M Sebaran Hipergeometrik N Lim n p p n n N n ) ( Sepuluh benih dipilih dari sebuah keranjang yang berisi 000 benih bunga, terdiri dari 400 benih bunga berwarna merah dan sisanya berwarna lain. Seberapa mungkin untuk mendapatkan tepat lima benih bunga berwarna?

LOGO Sebaran Geometrik dan Binomial Negatif Percobaan : Pelemparan buah koin berulangkali terdiri dari ulangan-ulangan yang saling bebas terdapat dua kemungkinan hasil (Berhasil dan Gagal) P(Berhasil) p; P(Gagal) -p q

LOGO Sebaran Geometrik dan Binomial Negatif Percobaan : Pelemparan buah koin berulangkali Banyaknya ulangan ditentukan (n tetap) dan didefinisikan X banyaknya keberhasilan yang terjadi dalam n ulangan; X ~ BIN(n,p) Percobaan dilakukan berulangkali, sampai didapatkan r buah keberhasilan (r ditetapkan); D didefinisikan sebagai banyaknya ulangan yang dilakukan sampai diperoleh r keberhasilan; X ~ BINOMIAL NEGATIF r ( X banyaknya keberhasilan samapi diperoleh keberhasilan pertama); X ~ GEOMETRIK

LOGO Percobaan : Beberapa orang ditelpon dan ditanya apakah si penerima sedang menderita batuk atau tidak. Percobaan dilakukan berulang kali sampai ditemukan 5 orang yang menderita batuk X banyaknya orang yang harus ditelepon X ~ Binomial Negatif. Percobaan dilakukan sampai didapati orang pertama yang sedang menderita batuk X banyaknya orang yang ditelepon X ~ Geometrik.

SEBARAN GEOMETRIK LOGO Definisi 3.6. Suatu sekuens percobaan bernoulli dilakukan berulang kali sehingga diperoleh keberhasilan yang pertama. Peubah acak Geometrik didefinisikan sebagai banyaknya ulangan bernoulli yang harus dilakukan sampai diperoleh keberhasilan pertama.

LOGO Titik cont oh X P(X ) B X p p GB X 2 q p pq GGB X 3 q q p pq 2 GGGB X 4 q q q p pq 3 : : : GG...GB X q q... q p pq (-) Definisi 3.7. Jika kita nyatakan X sebagai banyaknya ulangan yang diperlukan untuk mendapatkan keberhasilan pertama, maka fkp peubah acak geometrik X diberikan oleh : g ( ; p ),2,3,... pq : : NOTASI X ~ GEO( p)

CONTOH : LOGO Peluang seorang pemain basket dapat memasukkan bola ke keranjang adalah 0.3. Tentukan peluang bahwa ia memerlukan lima lemparan sebelum ia dapat memasukkan bola pertama ke keranjang bila diketahui bahwa peluang ia dapat memasukkan pada suatu kali lemparan adalah 0.7.

LOGO Teorema 3.6. Sifat No-Memory Jika X ~ GEO( p), maka : P [ X> j+ k X> j] P[ X> k]

LOGO Teorema 3.7. Bila peubah acak X memiliki sebaran geometrik dengan peluang keberhasilan p, maka : E( X ) p Var ( X) M X q p 2 t p qe t ( t) syarat qe t q qe 0 G X p qt ( t) syarat qt q qt 0

LOGO Definisi 3.8. Suatu sekuens percobaan bernoulli dilakukan berulang kali sehingga diperoleh keberhasilan yang ke-r. Peubah acak Binomial Negatif didefinisikan sebagai banyaknya ulangan bernoulli yang harus dilakukan sampai diperoleh r keberhasilan.

X banyaknya ulangan sampai diperoleh keberhasilan LOGO ke-3 X Hasil percobaan Peluang P(X ) 3 BBB ppp p 3 p 3 q 0 P 3 q 0 4 GBBB BGBB BBGB qppp pqpp ppqp p 3 q p 3 q p 3 q 3p 3 q 5 GGBBB qqppp p 3 q 2 6p 3 q 2 GBGBB qpqpp p 3 q 2 GBBGB qppqp p 3 q 2 BGGBB pqqpp p 3 q 2 BGBGB pqpqp p 3 q 2 BBGGB ppqqp p 3 q 2 : : 3 3 p q 3

LOGO Definisi 3.9. Jika kita nyatakan X sebagai banyaknya ulangan yang diperlukan untuk mendapatkan r keberhasilan, maka fkp peubah acak binomial negatif X diberikan oleh : f r r ( ; r, p) p q r, r +,... r NOTASI : X ~ NB(r,p)

LOGO Tim A bermain dengan tim B dalam suatu kejuaraan yang terdiri dari 7 set pertandingan. Kejuaraan permainan tersebut akan berakhir jika salah satu tim telah memenangkan empat pertandingan. Untuk masing-masing pertandingan, P(A menang) 0.6 dan masing-masing pertandingan tersebut diasumsikan saling bebas. Berapa peluang bahwa pertandingan tersebut akan berakhir tepat dalam enam pertandingan.

LOGO Teorema 3.8. Bila peubah acak X memiliki sebaran binomial negatif dengan banyak keberhasilan r dan peluang keberhasilan p, maka : E ( X ) r p Var ( X) rq p 2 M X r t pe t ( t) syarat qe 0 t qe G X r qt ( t) syarat qt qt 0

SEBARAN POISSON LOGO Definisi 3. Suatu peubah acak X dikatakan memiliki Sebaran Poisson dengan parameter jika ia memiliki fkp dalam bentuk : µ e µ f ( ; µ ) 0,,2,...!! NOTASI : X ~ POI(µ)

LOGO Teorema 3.9. Bila peubah acak X ~ POI(µ), maka : E ( X) µ Var(X) µ M X ( t) e G ( t) t µ ( e ) µ (t t ) X e

LOGO Teorema 3.0. Jika X~BIN(n,p), maka untuk setiap nilai 0,, 2,... dan jika p 0 dengan np µ yang konstan, maka : Lim n e µ n µ p ( p) n! Misalkan % dari semua transistor yang diproduksi oleh sebuah perusahaan adalah cacat. Sebuah komputer model baru memerlukan 00 buah transistor ini, dan 00 transistor tersebut dipilih secara acak. Tentukan peluang memperoleh 3 transistor yang rusak.