Probabilitas dan Statistika Fungsi Distribusi Peluang Kontinyu Lanjut. Adam Hendra Brata

dokumen-dokumen yang mirip
Disusun oleh: 1. Diah Sani Susilawati ( / 7B) 2. Farid Hidayat ( / 7B) 3. Rico Nurcahyo ( / 7B)

Probabilitas dan Statistika Fungsi Distribusi Peluang Kontinyu. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Teori Peluang. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1. Adam Hendra Brata

DISTRIBUSI DUA PEUBAH ACAK

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

BAB 2 MOMEN DAN ENTROPI

BAB II DISTRIBUSI PEUBAH ACAK

Joint Distribution Function

A. Distribusi Gabungan

Probabilitas dan Statistika Ruang Sampel. Adam Hendra Brata

A. Distribusi Gabungan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Definisi 1 Himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan disebut ruang sampel dan dinyatakan dengan S.

BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer

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

Statistika Variansi dan Kovariansi. Adam Hendra Brata

Variabel Random dan Nilai Harapan. Oleh Azimmatul Ihwah

EKSPEKTASI DUA PEUBAH ACAK

Distribusi Peluang. Maka peubah acak X dinyatakan dengan banyaknya kemunculan angka. angka sama sekali. angka.

PENGURAIAN PENDAPATAN GABUNGAN DUA PRODUK DARI SUATU PERUSAHAAN

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

1 PROBABILITAS. Pengertian

PARTIKEL DALAM SUATU KOTAK SATU DIMENSI

PEMBANGKIT RANDOM VARIATE

PROBABILITAS &STATISTIK. Oleh: Kholistianingsih, S.T., M.Eng.

Statistika & Probabilitas

Fungsi dan Grafik Diferensial dan Integral

MODUL BAB 2 KOMPOSISI FUNGSI DAN FUNGSI INVERS. Standar Kompetensi: 2. Menentukan komposisi dua fungsi dan invers suatu fungsi

3. Gabungan Fungsi Linier

Unit 2 KONSEP DASAR ALJABAR. Clara Ika Sari Pendahuluan

Probabilitas dan Statistika Analisis Data Lanjut. Adam Hendra Brata

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

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.

Fungsi dan Grafik Diferensial dan Integral

BAB II LANDASAN TEORI. ilmiah. Pencacahan atau pengukuran karakteristik suatu objek kajian yang

Probabilitas dan Statistika Analisis Data dan Ukuran Pemusatan. Adam Hendra Brata

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

DISTRIBUSI PROBABILITAS

II. TINJAUAN PUSTAKA

KAJIAN MODEL EPIDEMIK SIR DETERMINISTIK DAN STOKASTIK PADA WAKTU DISKRIT. Oleh: Arisma Yuni Hardiningsih

Transformasi Dua atau Lebih Peubah Acak. Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2016

BAB II LANDASAN TEORI

PENGANTAR STATISTIK JR113. Drs. Setiawan, M.Pd. Pepen Permana, S.Pd. Deutschabteilung UPI Pertemuan 3

Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem

Bab II. Prinsip Fundamental Simulasi Monte Carlo

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah,, ST., MT

BAB 2 LANDASAN TEORI

Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi

STUDI KASUS : SIMULASI MODEL PERMINTAAN SUPERMARKET DENGAN TEKNIK MONTECARLO

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU


BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS

DISTRIBUTIONS OF RANDOM VARIABLE DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM

BAB II DASAR TEORI. sebagian besar masalahnya timbul dikarenakan interface sub-part yang berbeda.

Persamaan Diferensial Orde Satu

II. TINJAUAN PUSTAKA. Ruang sampel S adalah himpunan semua hasil dari suatu percobaan. Kejadian E

3/25/2013. KANIA EVITA DEWI, S.Pd., M.Si

METODE MONTE CARLO. Pemodelan & Simulasi TM11

Fungsi dan Grafik Diferensial dan Integral

DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

Sudaryatno Sudirham. Studi Mandiri. Fungsi dan Grafik. Darpublic

ARUMEGA ZAREFAR, SE.,M.Ak.,Akt.,CA

KONSEP DASAR PROBABILITAS

BAB III VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS

Penentuan Distribusi Suhu pada Permukaan Geometri Tak Tentu Menggunakan Metode Random Walk Balduyanus Yosep Godja a), Andi Ihwan a)*, Apriansyah b)

BAB III SURVIVAL ANALYSIS UNTUK MENGUJI RELIABILITAS PRODUK DAN PENENTUAN GARANSI PRODUK 3.1 Garansi

Statistik Non Parametrik-2

LEMBAR KERJA PERCOBAAN 01 MATERI PELAJARAN : KELAS/SEMESTER : NAMA KELOMPOK : NAMA ANGGOTA KELOMPOK : KEGIATAN PERCOBAAN A.

STATISTIKA TABEL 08/10/2015 IKHTISAR STATISTIKA DESKRIPTIF LEKTION VIER (#4) TABEL & DIAGRAM. Parametrik Nonparametrik

STATISTIK PERTEMUAN V

STATISTIK DAN STATISTIKA

STATISTIK PERTEMUAN VI

Statistik dan Statistika Populasi dan Sampel Jenis-jenis Observasi Statistika Deskriptif

1. Pengertian Tentang Fungsi dan Grafik

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 2. Adam Hendra Brata

Pengantar Statistika Matematik(a)

Darpublic Nopember 2013

Distribusi Peubah Acak

Penggunaan Bilangan Kompleks dalam Pemrosesan Signal

DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

DISTRIBUSI PROBABILITAS

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

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

STATISTICS. Oleh: Hanung N. Prasetyo DISTRIBUSI NORMAL WEEK 6 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

PARTIKEL DALAM BOX. Bentuk umum persamaan orde dua adalah: ay" + b Y' + cy = 0

2. Fungsi Linier x 5. Gb.2.1. Fungsi tetapan (konstan):

LANDASAN TEORI. menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel

PENENTUAN PROBABILITAS DAN ENERGI PARTIKEL DALAM KOTAK 3 DIMENSI DENGAN TEORI PERTURBASI PADA BILANGAN KUANTUM n 5

CIRI-CIRI DISTRIBUSI NORMAL

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

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. Distribusi Normal_M. Jainuri, M.Pd 1

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Sudaryatno Sudirham. Integral dan Persamaan Diferensial

POKOK BAHASAN YANG DIAJARKAN: 1. DISTRIBUSI PEUBAH ACAK a. Distribusi Peubah Acak Tunggal b. Distribusi Peubah Acak Ganda c. Distribusi Bersyarat d.

Teknik Sistem Komunikasi 1 BAB I PENDAHULUAN

Transkripsi:

Probabilitas dan Statistika Fungsi Lanjut Adam Hendra Brata

Gabungan Gabungan Fungsi Acak Fungsi Rapat Kumulatif Gabungan Untuk variabel random kontinu, analog dengan kasus diskrit, fungsi rapat probabilitas bersama f(,) didefinisikan sebagai :. f(,) untuk seluruh dan. Total integral di seluruh area = f (, ) dd 3. Probabilitas nilai X= dan Y= di dalam area tertentu diberikan oleh hasil integral f(,) dengan (,) dalam area termaksud P [( X, Y) A] f (, ) dd A

Gabungan Gabungan Fungsi Acak Fungsi Rapat Kumulatif Gabungan Untuk variabel random kontinu, analog dengan kasus diskrit, fungsi rapat probabilitas bersama f(,) didefinisikan sebagai :. f(,) untuk seluruh dan. Total integral di seluruh area = f (, ) dd 3. Probabilitas nilai X= dan Y= di dalam area tertentu diberikan oleh hasil integral f(,) dengan (,) dalam area termaksud P [( X, Y) A] f (, ) dd A

Contoh Soal Gabungan Contoh Soal Fungsi Gabungan Sebuah perusahaan coklat mendistribusikan kotak-kotak cokelat ang berisi isian jenis: krim, kopi dan kacang. Terdapat dua tipe cokelatna aitu : coklat gelap dan putih. Misalkan dipilih acak kotak, dan variabel random X dan Y menatakan persentase dari coklat putih dan gelap ang berisi krim, dengan fungsi rapat probabilitas bersamana : f (, ) ( 3) 5, lainna, a. Periksalah apakah integral f(,) di seluruh daerah = b. Carilah probabilitas untuk <</ dan ¼<</

Contoh Soal Fungsi Contoh Soal Fungsi a. Integral di seluruh wilaah, : f (, ) dd ( 3) dd 5 b. P(<X</,/4<Y</) / / / 4 / / f (, ) dd ( 3) dd 5 / 4 3/6

Marginal Gabungan Marginal Fungsi Rapat Kumulatif Marginal Fungsi distribusi kumulatif dan densitas kemungkinan untuk univariat F ( ) dan f( ) dari distribusi bivariat (atau multivariat) pada seluruh rentang variabel random pasanganna ( ) dikenal sebagai distribusi marginal kontinu

Marginal Gabungan Marginal Fungsi Rapat Kumulatif Marginal Misalkan f(,) fungsi kerapatan peluang bersama dari X dan Y Perhatikanlah peristiwa a<x<b dengan a < b Peristiwa ini ekuivalen dengan peristiwa a < X < b, - < Y <, dengan demikian maka : P a < < b = P a < X < b, < Y < Akan tetapi, P a < X < b, < Y < = f, b a dd, kontinu

Marginal Gabungan Marginal Fungsi Rapat Kumulatif Marginal Oleh karena itu kita peroleh : P a < < b = Dimana : b a f = f d kontinu f, d, kontinu Dan selanjutna f kita sebut sebagai fungsi marginal dari karena jelas bahwa f adalah fungsi kerapatan peluang dari saja

Marginal Gabungan Marginal Fungsi Rapat Kumulatif Marginal Analog dengan f, maka f adalah : P - < < = Dimana : f = d Dan selanjutna f kita sebut sebagai fungsi marginal dari f kontinu f, d, kontinu

Bersarat Gabungan Marginal Bersarat Bersarat Fungsi distribusi kumulatif dan densitas kemungkinan untuk univariat F ( ) dan f( ) dari distribusi bivariat (atau multivariat) pada sebagian rentang variabel random pasanganna ( ) dikenal sebagai kemungkinan distribusi bersarat Misalkan f,, f, dan f masingmasing fungsi kerapatan peluang.bersama dari X dan Y, fungsi kerapatan peluang marginal dari X, dan fungsi kerapatan peluang marginal dari Y. Misalkan a dan b dua bilangan real sembarang

Bersarat Gabungan Marginal Bersarat Bersarat Jika : Maka A = B = P B A =, = a, < <, < <, = b P A B P A Akan tetapi P B A = P Y = b X = a. Karena a dan b sembarang. Kita temukan bahwa peluang bersarat dari Y diketahui X =, adalah f (, f ( ) ) dengan P X a, Y b P X a f( ) f a, b f a

Bersarat Gabungan Marginal Bersarat Bersarat Bila harga ditetapkan, maka peluang tersebut merupakan fungsi dari. Jelas fungsi itu merupakan suatu fungsi kerapatan peluang, sebab : f (, ) f ( ) f (, ) f( ) f (, ) f ( ) f ( ) f ( ) Fungsi kerapatan peluang tersebut selanjutna diberi lambang f

Bersarat Gabungan Marginal Bersarat Bersarat Dengan f () adalah distribusi marginal untuk X saja, aitu distribusi probabilitas f(, ) ang dijumlahkan terhadap seluruh nilai : f () = f(, ) Fungsi kerapatan peluang f ini dinamakan fungsi kerapatan peluang bersarat dari Y jika diketahui nilai X =

Bersarat Gabungan Marginal Bersarat Secara analog fungsi kerapatan peluang bersarat dari X diketahui Y = atau f () adalah distribusi marginal untuk Y saja, aitu distribusi probabilitas f(, ) ang dijumlahkan terhadap seluruh nilai, maka : f () = f(, ) Bersarat

Bersarat Gabungan Marginal Bersarat Sifat Bersarat Dalam hal X dan Y kontinu, maka : a. P a < X < b Y = = adalah peluang bersarat dari a < X b jika diketahui Y = - catatan : ruas kiri biasa ditulis P a < X b b. P c < Y d X = = adalah peluang bersarat dari c < Y d jika diketahui X = b a d c f f d d

Contoh Soal Bersarat Contoh Soal Fungsi Bersarat Fungsi rapat probabilitas bersama antara variabel random X dan Y, dengan X adalah perubahan temperatur dan Y adalah persentase pergeseran spektrum dari suatu atom diberikan oleh : f (, ) lainna a. Carilah fungsi rapat probabilitas marginal g() dan h() b. Carilah fungsi rapat probabilitas bersarat f( ) c. Carilah probabilitasna bahwa spektrum akan bergeser lebih dari 5% dari seluruh pengamatan, jika temperatur dinaikkan.5 unit

Contoh Soal Fungsi Contoh Soal Fungsi a. Fungsi Rapat Probabilitas Marginal : b. Fungsi probabilitas bersarat f( ), 5 ), ( ) ( d d f h ), ( 3 ), ( ) ( 3 d d f g 3 ) ( 3 ) ( ), ( ) ( 3 3 g f f

Contoh Soal Fungsi Contoh Soal Fungsi c. Probabilitas spektrum akan bergeser > 5% dari seluruh pengamatan, jika temperatur dinaikkan,5 unit, maka kasus ini dapat dianggap dengan P (>,5 =,5) P(.5.5).5 f (.5) d.5 3.5 3 d 8 9

Tugas 7 Mengerjakan soal soal ang berada di beberapa slide selanjutna secara individu Mengerjakan soal soal tersebut dengan cara menghitung dan ditulis di kertas Dikumpulkan pada pertemuan berikutna (Rabu minggu depan)

Tugas 7. Hasil pengukuran arus listrik pada suatu generator telekomunikasi nirkabel merupakan distribusi probabilitas acak kontinu dengan fungsi kerapatan : f(),75 +, 3 5 lainna a. Apakah total luas dari fungsi tersebut =? b. Hitung P(3,5 < X < 4,5)!

Tugas 7. Jika ada data fungsi kerapatan peluang sebagai berikut : f(, ) ( 3 4 ) ; ;, ang lainna a. Apakah f(,) memenuhi sarat fungsi rapat peluang? b. Hitung P((,), < < ; < < )!

Tugas 7 3. Fungsi rapat probabilitas bersama antara variabel random X dan Y, dengan X adalah perubahan amplitudo dan Y adalah persentase pergeseran frekuensi dari sebuah gelombang adalah sebagai berikut : f (, ) 3 3 lainna a. Carilah fungsi rapat probabilitas marginal g() dan h() b. Carilah fungsi rapat probabilitas bersarat f( ) c. Carilah probabilitasna bahwa frekuensi akan bergeser lebih dari 7% dari seluruh pengamatan, jika amplitudo dinaikkan,5 unit

Sekilas Info Diberitahukan pada semua mahasiswa di kelas ini, minggu depan kita akan adakan Quiz 3 Ruang Lingkup Quiz 3 - Variabel Acak dan Fungsi Diskrit - Variabel Acak dan Fungsi Sifat Quiz Close Book, tetapi Diperbolehkan membawa lembar harapan Quiz akan diadakan pada hari Rabu, April 5 Selamat belajar v^^

Terimakasih dan Semoga Bermanfaat v^^