Eksperimen. Ruang Sampel Diskrit. Ruang Sampel. Ruang sampel S, yaitu himpunan dari semua kemungkinan hasil dari suatu percobaan acak (statistik).

dokumen-dokumen yang mirip
PELUANG 8/18/2010 EKSPERIMEN RUANG SAMPEL. Ruang sampel S, yaitu himpunan dari semua kemungkinanki hasil dari suatu percobaan acak (statistik).

Ciri-ciri eksperimen acak (Statistik): Dapat dulangi baik oleh si pengamat sendiri maupun orang lain. Proporsi keberhasilan dapat diketahui dari

PELUANG & ATURAN BAYES MA 2181 ANALISIS DATA, 15 AGUSTUS 2011 UTRIWENI MUKHAIYAR

Peluang & Aturan Bayes. MA 2081 STATISTIKA DASAR, 6 FEBRUARI 2012 Utriweni Mukhaiyar

Peluang & Aturan Bayes. MA 2081 STATISTIKA DASAR 5 Februari 2014 Utriweni Mukhaiyar

PELUANG & ATURAN BAYES BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK

MA 4085 Pengantar Statistika 5 Februari 2013 Utriweni Mukhaiyar

EKSPERIMEN ACAK & PELUANG. MA3181 Teori Peluang Utriweni Mukhaiyar 1 September 2014

Probabilitas dan Statistika Teori Peluang. Adam Hendra Brata

Bab 3 Pengantar teori Peluang

Peluang suatu kejadian

Probabilitas. Oleh Azimmatul Ihwah

STATISTIK INDUSTRI 1. Agustina Eunike, ST., MT., MBA

Learning Outcomes Ruang Contoh Kejadian Aksioma Peluang Latihan. Aksioma Peluang. Julio Adisantoso. 16 Pebruari 2014

Hidup penuh dengan ketidakpastian

PROBABILITAS 02/10/2013. Dr. Vita Ratnasari, M.Si

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS

Probabilitas = Peluang (Bagian II)

Pert 3 PROBABILITAS. Rekyan Regasari MP

Pertemuan 1 KONSEP DASAR PROBABILITAS

PS-02 HUKUM-HUKUM PROBABILITAS. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Februari 2016

Suplemen Kuliah STATISTIKA. Prodi Sistem Informasi (SI 3) STIKOM AMBON Pokok Bahasan Sub Pok Bahasan Referensi Waktu

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

Unit 5 PELUANG. Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan

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

peluang Contoh 6.1 Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali? Matematika Dasar Page 46

Probabilitas dan Proses Stokastik

PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA

H I M P U N A N. 1 Matematika Ekonomi Definisi Dasar

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak

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

Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem

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

Aksioma Peluang. Bab Ruang Contoh

Statistika Farmasi

Probabilitas = Peluang

Pengantar Proses Stokastik

ALJABAR SET & AKSIOMA PROBABILITAS

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.

Oleh: BAMBANG AVIP PRIATNA M

Probabilitas pendahuluan

Peluang Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan Peluang Suatu Kejadian dan Penafsirannya

Peluang dan Kejadian (Event) Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

Distribusi Peubah Acak

BAB V TEORI PROBABILITAS

Pengantar Proses Stokastik

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

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

TEORI KEMUNGKINAN (PROBABILITAS)

Ruang Sampel dan Kejadian

Perumusan Probabilitas Kejadian Majemuk S S A B A B Maka banyak anggota himpunan gabungan A dan B adalah : n(a n(a B) = n(a) + n(b) n(a n(a B) Kejadia

Teori Probabilitas 3.2. Debrina Puspita Andriani /

Peluang. Jadi, Ruang Sampel sebanyak {6}. Pada Dadu, ada 1, 2, 3, 4, 5, 6. Pada Kartu Remi, ada : Jadi, Ruang Sampel sebanyak {52}.

Konsep Dasar Peluang. Modul 1

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

AMIYELLA ENDISTA. Website : BioStatistik

KONSEP DASAR PROBABILITAS

Pertemuan 2. Hukum Probabilitas

PELUANG. n cara yang berbeda. Contoh 1: Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali?

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

PROBABILITAS. Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono. pakhartono at gmail dot com budihartono at acm dot org

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

BAB II PROBABILITAS Ruang sampel (sample space)

Teori Peluang Diskrit

Learning Outcomes Ilustrasi Lingkup Kuliah Gugus. Pendahuluan. Julio Adisantoso. 10 Pebruari 2014

TEORI PROBABILITAS 1

BAB V PENGANTAR PROBABILITAS

Sekoin uang logam mempunyai dua permukaan H dan T dilemparkan berkali kali. Hasil yg diperoleh pada setiap pelemparan apakah H atau T di catat Hasil

Konsep Peluang. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

BAB 3 Teori Probabilitas

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Probabilitas. Oleh Azimmatul Ihwah

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

Pengantar Proses Stokastik

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

BAB 2 LANDASAN TEORI

The image cannot be display ed. Your computer may not hav e enough memory to open the image, or the image may hav e been corrupted.

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

HANDOUT MATAKULIAH : STATISTIKA MATEMATIKA I

BAB 2 LANDASAN TEORI

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan

Matematika Ekonomi, MKK30234 FEBI, IAIN Palopo

INF-104 Matematika Diskrit

KONSEP DASAR PROBABILITAS. Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indo Global Mandiri

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN MATEMATIKA BAB I PELUANG

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

MODUL PELUANG MATEMATIKA SMA KELAS XI

Pertemuan Ke-1 BAB I PROBABILITAS

Probabilitas. Tujuan Pembelajaran

Pengantar Proses Stokastik

TEORI PROBABILITAS (TEORI KEMUNGKINAN)

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan PROBABILITAS. Statistika dan Probabilitas

By : Refqi Kemal Habib

MAKALAH M A T E M A T I K A

DISTRIBUSI PROBABILITAS (PELUANG)

PELUANG. Makalah Ini Disusun Untuk Memenuhi Tugas Kajian Matematika SMP 2 Dosen Pengampu: Koryna Aviory, S.Si., M.Pd.

A. PENYAJIAN DATA. Nama Dwi Willi Nita Wulan Dani. Tabel 3.1

Transkripsi:

Eksperimen MA 2081 Statistika Dasar Dosen : Udjianna S. Pasaribu Utriweni Mukhaiyar Kamis, 12 Februari 2009 Ciri ciri eksperimen acak (Statistik): Dapat dulangi baik oleh si pengamat sendiri maupun orang lain. Proporsi keberhasilan dapat diketahui dari hasil hasil sebelumnya. Bisa diukur (diamati). Hasilnya tidak bisa ditebak karena adanya galat/error. Ruang Sampel Ruang sampel S, yaitu himpunan dari semua kemungkinan hasil dari suatu percobaan acak (statistik). Ruang Sampel Diskrit A. Diskrit: it banyaknya (number) elemen pada S tb tsb dapat dihitung/dicacah (countable). Hasil pencacahannya mungkin saja berhingga atau tidak berhingga. Contoh 1: S pada (percobaan) pengecekan Contoh 1: S pada (percobaan) pengecekan sepatu hasil kiriman dari pabrik AAA.. Setiap pasang sepatu dipilih (acak), diperiksa, lalu digolongkan sebagai sepatu cacat atau tidak. 1

Ruang Sampel Kontinu B. Kontinu: elemen elemen dari S tsb adalah bagian dari suatu interval. Contoh 2: S pada percobaan pengukuran tinggi mahasiswa Matematika ITB (satuan cm), misalnya S = {x: 100 < x < 200}. Jika kita pilih seorang siswa secara acak, maka dia mungkin memiliki tinggi 160,0101 cm, atau 180,02, 02 atau 199,99, atau nilai lainnya yang berkisar antara 100< x <200. Kejadian (Event) Himpunan bagian (subset) dari suatu ruang sampel S. Notasi untuk even (kejadian) umumnya huruf kapital, misal A, B, dan lain lain. Jika kejadiannya banyak, bisa ditulis sebagai barisan, misal E1, E2,...dst. Ruang Sampel dan Kejadian Ruang sampel, dinotasikan S Ruang Sampel Diskrit Ruang Sampel Kontinu S = {,,..., } Event (kejadian) E = {, } Populasi dan sampel Pada Contoh 1: Semua sepatu yang diproduksi AAA disebut populasi, sedangkan sepatu sepatu disebut sampel. Ruang sampel pada contoh ini adalah semua keadaan sepatu yang mungkin terpilih, yaitu {cacat, tidak cacat} dan termasuk jenis diskrit, karena banyaknya elemen pada S ini dapat dihitung, yaitu ada 2 buah, n(s )=2. 7 2

Contoh 3 Dua pasien diberi obat untuk satu minggu. Sukses atau tidaknya pengobatan untuk tiap pasien dicatat setelah 1 minggu. Tentukan ruang sampelnya dan berilah contoh kejadian/eventnya. Jawab: Ruang sampelnya adalah S = {SS,ST,TS,TT}, dimana S = Sukses; T = Tidak sukses (nominal) Contoh kejadian, mis kejadian E 1 dimana kedua pasien pengobatannya bt sukses, maka E 1 ={SS}; dan E 2 dimana salah satu pasien tetap sakit E 2 ={ST,TS} Contoh 4 Dilakukan survey mencatat indeks prestasi mahasiswa yang ada di ITB. Tentukan ruang sampelnya dan berilah contoh eventnya. Jawab: Misalkan S = {IP nya lebih dari 0, tetapi kurang dari 4} dan E2 adalah kejadian indeks prestasi mahasiswa di atas 3, maka E2 = {IP nya antara 3 sampai 4} Gabungan & irisan Union dua peristiwa E 1 dan E 2 ditulis E 1 E 2 2,, adalah himpunan semua elemen yang ada di dalam E 1 atau di dalam E 2 (termasuk di dalam keduanya jika ada). Interaksi dua peristiwa E 1 dan E 2, ditulis E 1 E 2, adalah himpunan semua elemen yang ada di dalam E 1 dan di dalam E 2. Komplemen suatu peristiwa E 1, ditulis E 1c, adalah himpunan semua elemen yang tidak di dalam E 1. Peluang Suatu Kejadian Prinsip dasar : frekuensi relatif Jika suatu ruang sampel mempunyai n(s ) elemen, dan suatu event E mempunyai n(e) elemen, maka probabilitas E adalah: ne ( ) PE ( ) = ns ( ) 3

Contoh 5 Akan diadakan pemilihan kepala desa pada tahun ini. Para kandidatnya antara lain Bapak Agus, Budi, Cecep, Dadang, dan Edy. Jika pada periode lalu yang menjadi kepala desa adalah bapak Dadang, berapa peluang dia terpilih kembali menjadi seorang kepala desa? Jawab: Misal S = {Agus, Budi, Cecep, Dadang, Edy}, n(s)=5 Jika E adalah keajadian Dadang terpilih menjadi kepala desa, maka: ne ( ) 1 PE ( ) = = ns ( ) 5 Aksioma Peluang 1. 0 P(E) 1. 2. P(S) = 1. 3. Jika E1 dan E2 adalah dua kejadian yang saling lepas,maka berlaku: P(E=E1 + E2 ) = P(E1) + P(E2) 4. Jika E1, E2,,En En adalah kejadian yang saling lepas mutual, maka berlaku : P( E=E1 + E2 + + En ) = P( E1 ) + P(E2) + + P(En) Peluang Bersyarat Peluang bersyarat (conditional probability) dikatakan bersyarat karena eventnya sudah dibatasi. Jika event pembatas itu A dan event yang probabilitasnya ingin dihitung adalah B, maka peluang bersyaratnya adalah: PA ( B) PBA ( ) = PA ( ) Dalam P(B A), event A adalah kejadian yang terjadi terlebih dahulu atau yang diamati lebih dulu, baru kemudian B. Jika A dan B adalah dua kejadian yang saling bebas, maka P(B A) = P(B) Contoh 6 Jenis Rambut Warna Hitam Tidak Hitam Lurus 2 0 Ikal 2 4 Keriting 1 2 P(Lurus Hitam) 2 5 2 P(Lurus Hitam) = = : = P(Hitam) 11 11 5 4

Kejadian Saling Bebas Dua kejadian E dan F dikatakan saling bebas (independent) jika berlaku: P( EF) = PE ( ). PF ( ) Contoh 7 Sebuah kartu dipilih secara acak dari serangkai kartu bridge yang berjumlah 52 kartu. Jika E adalah kejadian terpilih kartu As dan F adalah kejadian terpilih gambar hati. Tunjukkan bahwa E dan F saling bebas. Jawab: PEF ( ) = 1/52, karena hanya terdapat satu As yang bergambar hati. PE ( ) = 4/52, karena terdapat 4 As dalam kartu bridge PF ( ) = 13/52, karena terdapat 13 kartu bergambar hati 4 13 52 1 PE ( ). PF ( ) =. = = = PEF ( ) 52 52 52.52 52 jadi E dan F saling bebas. 5