4. Misalkan peubah acak X memiliki fungsi distribusi:

dokumen-dokumen yang mirip
P (Sp) = P (Sp LS)P (LS) + P (Sp LS c )P (LS c ) 0.2 = (0.15)(0.7) + P (Sp LS c )(0.3)

P (A c B c ) = P [(A B) c ] = 1 P (A B) = 1 P (A) P (B) + P (AB)

P (A c B c ) = P [(A B) c ] = 1 P (A B) = 1 P (A) P (B) + P (AB)

P (Sp) = P (Sp LS)P (LS) + P (Sp LS c )P (LS c ) 0.2 = (0.15)(0.7) + P (Sp LS c )(0.3)

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 3 Distribusi Eksponensial dan Aplikasinya

Kuis 1 MA5181 Proses Stokastik Precise. Prospective. Tanggal 24 Agustus 2016, Waktu: suka-suka menit Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

MA5181 PROSES STOKASTIK

/ /16 =

Pengantar Proses Stokastik

Misalkan X peubah acak dengan fungsi distribusi berikut: + x, 0 x < 1. , 1 x < 2. , 2 x < 3. 1, x 3

Pengantar Proses Stokastik

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK

Pengantar Proses Stokastik

MA5181 PROSES STOKASTIK

P (A c B c ) = P [(A B) c ] = 1 P (A B) = 1 P (A) P (B) + P (AB)

MA5181 PROSES STOKASTIK

MA5181 PROSES STOKASTIK

Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 4 Proses Po

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

MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko Forecast, assess, and control your risk. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

Definisi: Nilai harapan/ekspektasi (expected value/expectation) atau ekspektasi dari peubah acak diskrit/kontinu X adalah

Pengantar Proses Stokastik

Bab 9 Peluang dan Ekspektasi Bersyarat: Harapan Tanpa Syarat

MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 5 Proses Poisson

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

Pengantar Proses Stokastik

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

Bab 7 Ekspektasi dan Fungsi Pembangkit Momen: Cintailah Mean

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

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

Peubah Acak dan Distribusi

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist

Pengantar Proses Stokastik

MA5181 PROSES STOKASTIK

Sumbu X (horizontal) memiliki range (rentang) dari minus takhingga. ( ) hingga positif takhingga (+ ). Kurva normal memiliki puncak pada X

DISTRIBUSI PROBABILITAS

MA5181 PROSES STOKASTIK Bab 3 Proses Renewal

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

Catatan Kuliah. MA4283 Teori Risiko dan Kredibilitas Forecasting Risk: Precise and Prospective. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

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

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided

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

7/28/2005 created by Hotniar Siringoringo 1

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

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis

BAB III DARI MODEL ANTRIAN M/M/1 DENGAN POLA KEDATANGAN BERKELOMPOK KONSTAN. 3.1 Model Antrian M/M/1 Dengan Pola Kedatangan Berkelompok Acak

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

Teller 1. Teller 2. Teller 7. Gambar 3.1 Proses antrian pada sistem antrian teller BRI Cik Ditiro

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko Forecast, assess, and control your risk. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko

MA5181 PROSES STOKASTIK

Catatan Kuliah. MA4283 Teori Risiko dan Kredibilitas Forecasting Risk: Precise and Prospective. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

4.1.1 Distribusi Binomial

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko Risk: Quantify and Control. Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

MAKALAH DISTRIBUSI GAMMA DI SUSUN OLEH AWAN ARGA SAPUTRA DESSY ROFICA WULANDARI SUHENDRA PRADESA

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

Pengantar Statistika Matematika II

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

KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output:

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko

Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data

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

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

MA5181 PROSES STOKASTIK

MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!

UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided

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

Peluang Bersyarat dan Kejadian Bebas

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!

Uji Hipotesis dan Aturan Keputusan

PENGUJIAN HIPOTESIS 2

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

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

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

Pengantar Statistika Matematika II

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

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas

DISTRIBUSI KONTINU. Uniform Normal Gamma & Eksponensial. MA3181 Teori Peluang 3 November 2014 Utriweni Mukhaiyar

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!

Pengantar Statistika Matematik(a)

Pengantar Statistika Matematika II

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

BAB II LANDASAN TEORI. landasan pembahasan pada bab selanjutnya. Pengertian-pengertian dasar yang di

MA4181 MODEL RISIKO Enjoy the Risks

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko

Distribusi Probabilitas Diskrit: Geometrik Hipergeometrik

MA4183 MODEL RISIKO Bab 5 Teori Kebangkrutan

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

Distribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 17/12/2014

Transkripsi:

Diskusi 1 Tanggal 19 Februari 2014, Waktu: suka-suka menit 1. Enam laki-laki dan 5 perempuan melamar suatu pekerjaan di PT KhrshFin. Empat dari mereka terpilih secara acak untuk diwawancarai. Misalkan X menyatakan banyak perempuan yang terpilih. Tentukan fungsi peluang f(x). Tentukan peluang bahwa satu atau dua perempuan terpilih. Berapa banyak perempuan yang diharapkan terpilih? 2. Misalkan peubah acak X memiliki fungsi distribusi: 0, x < 2 0.1, 2 x < 1.1 F X (x) = 0.3, 1.1 x < 2 0.6, 2 x < 3 1, x 3 Tentukan f(x). Hitung P (2 < X < 3). Hitung P (X 3). Hitung P (X 3 X 0). Tentukan fungsi distribusi dari Y = X 2. Hitung E(X). 3. Diketahui fungsi peluang peubah acak X p, x = 1.9 0.1, x = 0.1 0.3, x = 20p P (X = x) = p, x = 3 4p, x = 4 0, x yang lain Tentukan p. Hitung P (1.9 X 3). Hitung F (0), F (2), F (F (3.1)). Gambarkan F X (x). Hitung P (2X 3 4 X 2). Hitung E(X) dan E(F (X)). 4. Misalkan peubah acak X memiliki fungsi distribusi: 0, x < 4 3/10, 4 x < 1 F X (x) = 7/10, 1 x < 4 1, x 4 Tentukan variansi X dan Y = X 2. Tentukan fungsi distribusi dari W = X 2 1. 1

5. Misalkan peubah acak X menyatakan masa hidup (dalam jam) lampu. Asumsikan fungsi peluang X adalah f X (x) = { 2 x, 0 x < 1/2 3/4, 2 < x < 3 Tentukan proporsi lampu yang memiliki masa hidup lebih dari 15 menit. Hitung E(X). 2

Diskusi 2 Tanggal 26 Februari 2014, Waktu: suka-suka menit 1. Seorang pemain futsal bermain selama waktu (dalam menit) yang dinyatakan dalam fungsi peluang sbb: Hitung peluang pemain tersebut bermain (i) lebih dari 15 menit (ii) antara 20 dan 35 menit (iii) kurang dari 20 menit 2. Seorang penjual (baca: sales) memiliki dua agenda pertemuan dengan calon klien untuk menjual suatu produk. Pertemuan pertama berpotensi untuk terjualnya produk dengan peluang 0.3; pertemuan kedua mungkin akan menghasilkan penjualan dengan peluang 0.6. Penjualan yang terjadi boleh jadi (dengan peluang sama) produk kelas 1 dengan harga 1000 ribu atau produk standar dengan harga 500 ribu. Tentukang fungsi peluang dari peubah acak X yang menyatakan nilai penjualan (dalam ribu). 3. Misalkan X memiliki fungsi peluang f(x) = x/2, 0 < x < 2. Misalkan Y = 1/(4 X + 2). Tentukan fungsi distribusi dan fungsi peluang dari Y. Hitung V ar(y ) dan V ar(y 2 ). 4. Peubah acak X memiliki fungsi peluang f(x) = a x + b x 2, 0 < x < 1. Jika E(X) = 0.6, tentukan (i) P (X < 0.5) (ii) V ar(x) 5. Misalkan X peubah acak yang bernilai diantara 0 dan c; P (0 X c) = 1. Tunjukkan bahwa V ar(x) c 2 /4 3

Diskusi 3-4 Tanggal 5, 13 Maret 2014, Waktu: suka-suka menit 1. Dalam suatu persidangan versi AS, diketahui bahwa untuk menentukan hukuman/keputusan terhadap terdakwa diperlukan 9 votes dari 12 anggota juri. Peluang seorang juri mengatakan tidak bersalah pada orang yang bersalah adalah 0.2. Sedangkan peluang juri memutuskan bersalah pada orang yang tidak bersalah adalah 0.1. Jika setiap juri saling bebas dan jika 65% terdakwa adalah bersalah, tentukan peluang bahwa juri membuat keputusan yang benar. 2. Suatu jasa pengetikan skripsi memperkerjakan A, B, C. Rata-rata banyaknya kesalahan ketik per halaman adalah 3 saat pengetinya A, 4.2 jika diketik B dan 2.1 apabila C yang mengetik. Jika pada tulisan dengan 7 halaman mungkin diketik oleh A, B, C dengan peluang sama, berapa peluang tidak ada kesalahan ketik? Berapa peluang ada paling banyak 3 kesalahan ketik? 3. Misalkan X memiliki distribusi peluang f(1) = 0.3; f(2) = 0.2; f(0) = 3 f(3). Hitung E(X) 4. Misalkan X memiliki nilai yang mungkin {0, 1, 2}. Untuk suatu c, f(i) = c f(i 1), i = 1, 2. Hitung E(X) 5. Diketahui f(0) = 1 f(1). Jika E(X) = 3 V ar(x), hitung f(0). 6. Misalkan X p.a, f(1) = p = 1 f( 1). Tentukan c sdh E(c X ) = 1 7. Sebuah koin memiliki peluang θ untuk muncul MUKA saat dilantunkan. Koin dilantunkan hingga muncul MUKA atau BELAKANG dua kali. Tentukan banyaknya lantunan yang diharapkan. 8. Tim A dan Tim B bermain serangkaian pertandingan. Tim pertama yang memenangkan 3 pertandingan dinyatakan sebagai pemenang. Misalkan Tim A akan memenangkan pertandingan secara saling bebas dengan peluang α. Tentukan peluang bersyarat bahwa (i) Tim A adalah pemenang diberikan bahwa Tim A memenangkan pertandingan pertama (i) Tim A memenangkan pertandingan pertama diberikan bahwa Tim A adalah pemenang 9. Jika X peubah acak geometrik dengan parameter k, hitung E(1/X) 4

Diskusi 5-6 Tanggal 20, 27 Maret 2014, Waktu: suka-suka menit 1. Misalkan peubah acak X memiliki fungsi peluang f(x) = θ e θ/x x 2, x > 0, θ > 0, Tentukan fungsi distribusi dan fungsi kesintasan dari X. dan modus dari X. Tentukan median 2. Diketahui: f(x) = 3 x (20 x), 0 < x < 20. 4000 Tentukan fungsi kesintasan dari X. Hitung mean dan variansi dari X. 3. Jika fungsi peluang dari X adalah f(x) = 2 x e x2, untuk x > 0, tentukan fungsi peluang Y = X 2. 4. Kerugian acak X memiliki peluang 0.2 saat X bernilai nol. Kerugian terjadi dengan fungsi peluang proporsional terhadap 1 x/20, untuk 0 < x 20. Tentukan fungsi distribusi dari X. Tentukan mean dari X. 5. Jelaskan sifat tanpa memory pada distribusi eksponensial 6. Misalkan X i, i = 1, 2 peubah acak-peubah acak dengan fungsi peluang f(x i ) = θ e θx i, x i > 0. Hitung P (X 1 < X 2 ) 7. Misalkan masa hidup (lifetime) sebuah lampu, sebelum akhirnya mati/terbakar, adalah p.a eksponensial dengan mean 10 (jam). Misalkan Ani memasuki ruangan dan mendapatkan lampu mati/terbakar. Jika Ani ingin bekerja di ruangan itu selama 5 jam, berapa peluang bahwa Ani dapat menyelesaikan pekerjaannya sebelum lampu mati/terbakar/padam? 8. Misalkan X peubah acak eksponensial. Manakah pernyataan berikut yang BENAR? E(X 2 X > 1) = E((X + 1) 2 ) E(X 2 X > 1) = E(X 2 ) + 1 E(X 2 X > 1) = (E(X) + 1) 2 ) 5

9. Disebuah toko ada 2 petugas jaga. Tiga orang: Fer, Fir dan Fur datang ke toko bersamaan. Fer dan Fir langsung mendatangi petugas toko, sedangkan Fur menunggu (baca: antri). Berapa peluang bahwa Fer masih berada di toko setelah Fir dan Fur pergi apabila waktu layanan untuk setiap petugas adalah tepat (tidak acak) 10 menit? Berapa peluang bahwa Fer masih berada di toko setelah Fir dan Fur pergi apabila waktu layanan adalah i dengan peluang 1/3, i = 1, 2, 3? Berapa peluang bahwa Fer masih berada di toko setelah Fir dan Fur pergi apabila waktu layanan berdistribusi eksponensial dengan mean 1/µ? 10. Jika X 1 dan X 2 peubah acak-peubah acak kontinu non negatif yang saling bebas, tunjukkan P (X 1 < X 2 min(x 1, X 2 ) = t) = dimana r i (t) fungsi laju kegagalan untuk X i. r 1 (t) r 1 (t) + r 2 (t), 11. Misalkan X i berdistribusi eksponensial dengan parameter θ i, dimana i = 1, 2, 3. Hitung P (X 1 < X 2 < X 3 ) 12. Seorang nasabah yang datang ke suatu kantor administrasi akan dilayani oleh petugas K1, lalu petugas K2, lalu pulang. Waktu layanan petugas Ki adalah peubah acak eksponensial dengan parameter β i, i = 1, 2. Ketika Rose datang, terlihat K1 sedang kosong (tidak sedang melayani nasabah). Sedangkan 2 nasabah ada di K2 (seorang nasabah A dilayani dan seorang lain B antre). Hitung peluang nasabah A masih dilayani ketika Rose pindah ke K2? Hitung peluang nasabah B masih dilayani ketika Rose pindah ke K2? 6