CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

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

Minggu 1 Review Peubah Acak dan Fungsi Distribusi. Minggu 4-5 Analisis Model MA, AR, ARMA. Minggu 6-7 Model Diagnostik dan Forecasting

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

STATISTIK PERTEMUAN VI

Minggu 1 Review Peubah Acak; Karakteristik Time Series. Minggu 4-6 Model Moving Average (MA), Autoregressive (AR)

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

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Proses Stokastik

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

MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi

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

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist

Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem

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

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

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

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

Statistika Farmasi

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

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

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

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

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

Pengantar Statistika Matematik(a)

Distribusi Peubah Acak

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

STK 203 TEORI STATISTIKA I

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

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

MINGGU KE-8 HARGA HARAPAN DAN BEBERAPA KETAKSAMAAN DALA

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS

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

DISTRIBUTIONS OF RANDOM VARIABLE DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM

PENGANTAR PROBABILITAS STATISTIKA UNIPA SBY

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

MINGGU KE-11 HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT

Peubah Acak dan Distribusi

Ekspektasi Satu Peubah Acak Diskrit

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

Peubah Acak. 14-Sep-07 TPADF (Kelas Ganjil/ Rahmat) Lecture 2 page 1

Minggu 3 Peluang Bersyarat (Teorema Bayes) Minggu 4 Peubah Acak, Fungsi Peluang, Fungsi Distribusi. Minggu 6 Distribusi Peubah Acak Diskrit (PAD)

Minggu 3 Peluang Bersyarat (Teorema Bayes) Minggu 4 Peubah Acak, Fungsi Peluang, Fungsi Distribusi. Minggu 6 Distribusi Peubah Acak Diskrit (PAD)

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

MATERI BAB I RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN. A. Pendahuluan Dari jaman dulu sampai sekarang orang sering berhadapan dengan peluang.

MA5181 PROSES STOKASTIK

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Ekspektasi Satu Peubah Acak Kontinu

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

PENS. Probability and Random Process. Topik 4. Variabel Acak dan Distribusi Probabilitas. Prima Kristalina April 2015

Minggu 3 Peluang Bersyarat (Teorema Bayes) Minggu 4 Peubah Acak, Fungsi Peluang, Fungsi Distribusi. Minggu 6 Distribusi Peubah Acak Diskrit (PAD)

Peubah Acak (Lanjutan)

Minggu 3 Peluang Bersyarat (Teorema Bayes) Minggu 4 Peubah Acak, Fungsi Peluang, Fungsi Distribusi. Minggu 6 Distribusi Peubah Acak Diskrit (PAD)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. (b) Variabel independen yang biasanya dinyatakan dengan simbol

RANCANGAN PEMBELAJARAN

Pengantar Proses Stokastik

CATATAN KULIAH PENGANTAR PROSES STOKASTIK

Pengantar Statistika Matematik(a)

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

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

Misalkan terdapat eksperimen. S disebut ruang sampel, adalah himpunan semua kemungkinan hasil dari eksperimen.

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

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

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

Pengantar Proses Stokastik

BAB II LANDASAN TEORI

Bab 7 Ekspektasi dan Fungsi Pembangkit Momen: Cintailah Mean

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

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

Pertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu

oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

BAB III PROSES POISSON MAJEMUK

STATISTICS. WEEK 5 Hanung N. Prasetyo TELKOM POLTECH/HANUNG NP

Minggu 3 Peluang Bersyarat (Teorema Bayes) Minggu 4 Peubah Acak, Fungsi Peluang, Fungsi Distribusi. Minggu 6 Distribusi Peubah Acak Diskrit (PAD)

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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pengantar Statistika Matematika II

PENDAHULUAN TEORI PROBABILITAS ATA /12/2013 MMA frekuensi H frekuensi T. Probabilitas hujan = 18 / 30?

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

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

Contoh Solusi PR 2 Statistika & Probabilitas. 1. Semesta dari kejadian adalah: pemilihan 5 soal dari 10 soal. Jumlah kemungkinannya ( 10 = 252.

MINGGU KE-6 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSINYA

BAB II KAJIAN PUSTAKA. bersyarat, momen bersyarat, distribusi binomial, martingale, tingkat bunga &

Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial

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

Peubah Acak dan Distribusi Kontinu

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

Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

IKG3F3 PEMODELAN STOKASTIK Proses Poisson

Probabilitas dan Statistika Fungsi Distribusi Peluang Kontinyu. Adam Hendra Brata

LANDASAN TEORI. Generalized Lambda Distribution (GLD) awalnya diusulkan oleh Ramberg dan

PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak

BAB I PENDAHULUAN. dapat dianggap mendekati normal dengan mean μ = μ dan variansi

Transkripsi:

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya Dosen: Aniq A Rohmawati, M.Si TELKOM UNIVERSITY JALAN TELEKOMUNIKASI 1, BANDUNG, INDONESIA

Ruang Sampel dan Kejadian PEUBAH ACAK (P.A) Fungsi yang memetakan ruang sampel ke bilangan real RUANG SAMPEL Himpunan kejadian semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan Anggota dari ruang sampel adalah kejadian elementer

Ani dan Sepatunya S = {(d, b); d, b = 0, 1, 2, 3 d + b = 3}

Misalkan S adalah ruang sampel, dengan A adalah kejadian, maka peluang kejadian A, n(a) P(A) = lim = n(a) n n n(s)

Aksioma Peluang 1 0 P(A) 1, untuk setiap A A 2 P(S) = 1 3 Untuk setiap kejadian A dan B berlaku, P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) 4 Kejadian A dan B dikatakan saling bebas jika P(A B) = P(A) P(B)

Teorema Peluang 1 P(A c ) = 1 P(A) 2 Jika A B, maka P(A) P(B)

Jika A dan B dua kejadian, dengan P(B) > 0, peluang bersyarat A diberikan B, didefinisikan P(A B) = P(B A) P(B)

Teorema Bayes Jika kejadian - kejadian A 1, A 2, A 3,..., A n adalah partisi dari ruang sampel S, maka untuk kejadian B sedemikian sehingga P(B) > 0, berlaku, P(A i B) = P(A i B) P(B) P(B A i )P(A i ) = n i=1 P(B A i)p(a i )

Latihan Ruang Sampel dan Kejadian Pak Mad mempunyai 2 anak. Berapa peluang bahwa keduanya laki-laki, diberikan bahwa Pak Mad tersebut memiliki setidaknya 1 anak laki-laki?

S = {(p, p); (p, l); (l, p); (l, l)} B : kejadian memiliki 2 anak laki-laki A : kejadian paling tidak memiliki 1 anak laki-laki P(B A) = = P(A B) P(A) P{(ll)} {(ll), (lp), (pl)} P{(ll), (lp), (pl)}

Ayu dapat mengambil kursus Bahasa atau kursus Matematika. Jika Ayu mengambil kursus Matematika, maka peluang dia mendapat A adalah 1 3. Jika Ayu mengambil kursus Bahasa, maka peluang dia mendapat A adalah 1 2. Ayu memutuskan untuk melemparkan koin dalam menentuka pilihan. Berapa peluang Ayu mendapat A di kursus Matematika?

C : kejadian Ayu mengambil kursus Matematika A : kejadian Ayu mendapat A P(A C) = P(A C)P(C) = 1 1 3 2

Peubah Acak Ruang Sampel dan Kejadian 1 Peubah Acak Diskrit p.a X dikatakan p.a diskrit jika semua nilai dari X merupakan bilangan cacah 2 Peubah Acak Kontinu p.a X dikatakan p.a kontinu jika semua nilai dari X merupakan bilangan real

Fungsi Kepadatan Peluang 1 Peubah Acak Diskrit probability mass function (pmf), p(x) = P(X = x) 2 Peubah Acak Kontinu probability density function (pdf), P(a X b) = b a f (x)dx

Fungsi Distribusi Kumulatif Cumulative distribution function (cdf) dari p.a X, F(x) = P(X x), < x < ; 0 F(x) 1 1 Peubah Acak Diskrit F(x) = P(X x) = Σ t x p(t) 2 Peubah Acak Kontinu F(x) = P(X x) = x f (t)dt

Catatan Ruang Sampel dan Kejadian Peubah Acak Diskrit 1 P(a < X b) = F(b) F(a) 2 P(X b) P(X < b) Peubah Acak Kontinu 1 P(a < X b) = b a f (t)dt 2 P(X = a) = 0

Ekspektasi Ruang Sampel dan Kejadian 1 Peubah Acak Diskrit E(X) = x xp(x) 2 Peubah Acak Kontinu E(X) = xf (x)dx x VARIANSI Var(X) = E(X 2 ) [E(X)] 2

Fungsi Pembangkit Momen 1 Peubah Acak Diskrit M X (t) = E(e tx ) = x e tx p(x) 2 Peubah Acak Kontinu M X (t) = E(e tx ) = e tx f (x)dx x

Sumber: Sheldon M. Ross, 2010

Sumber: Sheldon M. Ross, 2010

Latihan Ruang Sampel dan Kejadian Banyaknya kecelakaan yang terjadi di tol setiap hari berdistribusi Poisson dengan parameter λ = 3. Berapa peluang tidak ada kecelakaan pada hari ini?

Latihan Ruang Sampel dan Kejadian Tentukan fungsi distribusi kumultif (cdf) dari distribusi Exponensial?

Latihan Ruang Sampel dan Kejadian Jika X, Y p.a saling bebas dan masing-masing berdistribusi Poisson dengan mean λ 1 dan λ 2. Tunjukkan bahwa p.a X + Y berdistribusi Poisson dengan mean λ 1 + λ 2.