BI5106 Analisis Biostatistik 18 September 2012 Utriweni Mukhaiyar

dokumen-dokumen yang mirip
FUNGSI PELUANG GABUNGAN M A P E N G A N T A R S T A T I S T I K A 14 F E B R U A R I 2013 U T R I W E N I M U K H A I Y A R

MA 2081 STATISTIKA DASAR UTRIWENI MUKHAIYAR 24 FEBRUARI 2011

(HARAPAN MATEMATIKA) BI5106 Analisis Biostatistik 20 September 2012 Utriweni Mukhaiyar

Fungsi Peluang Gabungan

PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA. MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar

MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar. 11 September 2012

A. Distribusi Gabungan

PEUBAH ACAK DAN. MA 2181 Analisis Data Utriweni Mukhaiyar. 22 Agustus 2011

DISTRIBUSI KONTINU. Utriweni Mukhaiyar

A. Distribusi Gabungan

MA2181 Analisis Data - U. Mukhaiyar 1

Joint Distribution Function

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

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

DISTRIBUSI DISKRIT. MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar

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

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

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

dan Korelasi 1. Model Regresi Linear 2. Penaksir Kuadrat Terkecil 3. Prediksi Nilai Respons 4. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 6.

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

1. Model Regresi Linear dan Penaksir Kuadrat Terkecil 2. Prediksi Nilai Respons 3. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 4.

PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA

Regresi Linear Sederhana

Utriweni Mukhaiyar BI5106 Analisis Biostatistik 29 November 2012

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

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

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

REGRESI LINEAR SEDERHANA

MA 4085 Pengantar Statistika 5 Februari 2013 Utriweni Mukhaiyar

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

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

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

STATISTIKA NON PARAMETRIK

ANALISIS VARIANSI. Utriweni Mukhaiyar. 2 November 2011

10/14/2010 UJI HIPOTESIS PENGERTIAN GALAT (ERROR) salah)

PELUANG & ATURAN BAYES BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK

Analisis Variansi (ANOVA) Utriweni Mukhaiyar MA 2081 Statistika Dasar 13 November 2012

Bab 8 Fungsi Peluang Bersama: Bersama Kita Berpisah

UJI RATAAN UJIVARIANSI MA 2081 STATISTIKA DASAR UTRIWENI MUKHAIYAR A PRIL 2011

BAB II PEUBAH ACAK dan DISTRIBUSI PELUANG

4/16/2009. H 0 ditolak. H 0 tidak ditolak. ditolak. P(menolak H 0 H 0 benar) keputusan benar. = galat lttipe II = β. P(tidak menolak H 0 H 0 salah)

Sebaran Peubah Acak Bersama

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

Uji Hipotesis. MA2081 STATISTIKA DASAR Utriweni Mukhaiyar

Sebaran Peubah Acak Bersama

MA2081 STATISTIKA DASAR. Utriweni Mukhaiyar 1 November 2012

Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 5 Februari 2015

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

11/8/2010 ANALISIS VARIANSI ILUSTRASI

BEBERAPA TEKNIK DISTRIBUSI FUNGSI PEUBAH ACAK

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

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

REVIEW: DISTRIBUSI PELUANG KHUSUS & UJI HIPOTESIS. Utriweni Mukhaiyar MA2281 Statistika Nonparametrik Kamis, 21 Januari 2016

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

STATISTIK PERTEMUAN VI

SIFAT-SIFAT INTEGRAL LIPAT

Ukuran Kebergantungan Korelasi Pearson - Korelasi Spearman - Kendals Tau. MA2281 Statistika Nonparametrik 3 Maret 2016 Utriweni Mukhaiyar

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

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

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

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

Matematika I: APLIKASI TURUNAN. Dadang Amir Hamzah. Dadang Amir Hamzah Matematika I Semester I / 70

MODIFIKASI METODE RUNGE-KUTTA ORDE-4 KUTTA BERDASARKAN RATA-RATA HARMONIK TUGAS AKHIR. Oleh : EKA PUTRI ARDIANTI

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

BEBERAPA DISTRIBUSI KHUSUS DKINTINU DIKENAL

2. Peubah Acak (Random Variable)

MA2081 Statistika Dasar

Bab 9 Peluang dan Ekspektasi Bersyarat: Harapan Tanpa Syarat

Peubah Acak dan Distribusi Kontinu

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

MA2081 STATISTIKA DASAR SEMESTER II TAHUN 2010/2011 LATIHAN I

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

BAB II PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

DAN ANALISIS DATA. Sari Numerik. MA 2181 Analisis Data 8 Agustus 2011 Utriweni Mukhaiyar. 1. Statistik dan Statistika. 2. Populasi dan Sampel

PENGANTAR & STATISTIKA DESKRIPTIF. Utriweni Mukhaiyar

BAB II PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU

PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA

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

MA5182 Topik dalam Statistika I: Statistika Spasial. Utriweni Mukhaiyar

Program Studi Teknik Mesin S1

ANALISIS KONJOIN UNTUK MENILAI PEMBUKAAN PROGRAM STUDI STATISTIKA DI UNIVERSITAS SYIAH KUALA. Abstrak

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

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

MINGGU KE-6 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSINYA

Hendra Gunawan. 25 September 2013

Distribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 13/11/2013

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI : SISTEM KOMPUTER, SISTEM INFORMASI, DAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NAROTAMA

KALKULUS MULTIVARIABEL II

Pengantar Statistika Matematik(a)

Pertemuan Minggu ke Bidang Singgung, Hampiran 2. Maksimum dan Minimum 3. Metode Lagrange

Nilai Ekstrim. (Extreme Values)

BAB 2 PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA

TKS 4003 Matematika II. Nilai Ekstrim. (Extreme Values) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Luas daerah yang dibatasi oleh beberapa kurva dapat ditentukan dengan menghitung integral tertentu.

PERSAMAAN DIFERENSIAL I PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

Transkripsi:

FUNGSI PELUANG GABUNGAN BI5106 Analisis Biostatistik 18 September 2012 Utriweni Mukhaiyar

Ilustrasi Suatu perusahaan properti memiliki banyak gedung/bangunan yang ditawarkan dengan kategori-kategori yang berbeda. Misalkan diperhatikan komponen-komponen yang dimiliki suatu bangunan. Kekuatan bangunan Tinggi i bangunan Banyak lantai Banyak lift Luas bangunan Luas taman/daerah hijau bangunan Banyak pintu/tangga darurat Banyak ruangan...... KONTINU DISKRIT Misal peubah acak X menyatakan kekuatan bangunan, dan peubah acak Y menyatakan tinggi bangunan. Distribusi peluang dari kejadian serentak kedua peubah acak tersebut dinyatakan oleh f(x, y), yang disebut sebagai fungsi peluang gabungan X dan Y. f( < <b) b k di t ib i l d i k k t b b il i k il d i f(x<a, y<b) bermakna distribusi peluang dari kekuatan bangunan bernilai kecil dari a satuan kekuatan dan tinggi bangunan bernilai kecil dari b satuan tinggi.

Ilustrasi Misalkan peubah acak X 1 menyatakan banyak lantai gedung, peubah acak X 2 menyatakan banyak lift, peubah acak X 3 menyatakan banyak ruangan. f(x 1, x 2, x 3 ) = P(X 1 =x 1, X 2 =x 2, X 3 =x 3 ) menyatakan distribusi peluang dari kejadian bersama /serentak dari ketiga peubah acak tersebut atau fungsi peluang gabungan dari X 1, X 2, dan X 3. f(10, 15, 50) menyatakan peluang bahwa pada gedung terdapat 5 lantai, 15 lift dan 50 ruangan.

Fungsi Peluang Gabungan D I S K R I T K O N T I N U 1. P(X=x, Y=y) 0 untuk semua (x, y) 2. x y P( X x, Y y) 1 3. Utk Untuk sebarang daerah hadl dalam daerah hdfiii definisi xy berlaku, P[( XY, ) A] f( xy, ) 1. f(x, y) 0 untuk semua (x, y) 2. f ( x, y ) dxdy 1 A 3. Untuk sebarang daerah A dalam daerah definisi xy berlaku, P[( X, Y ) A] f ( x, y) dxdy A

Contoh 1 Dalam sebuah kotak buah terdapat 3 buah jeruk, 2 apel dan 3 pisang, diambil secara acak 4 buah. Jika X adalah banyaknya buah jeruk dan Y adalah banyaknya buah apel yang terambil, hitung: a. Fungsi peluang gabungan f(x,y) b. P[(X,Y)A], ) ] dimana A adalah daerah {(x,y) x + y 2} Jawab: a. Pasangan nilai (x,y) yang mungkin dari kasus di atas adalah; (0,1), (0,2), (1,0), (1,1), (1,2), (2,0), (2,1), (2,2), (3,0), (3,1). f(3,0) artinya peluang terambil 3 jeruk dan 1 pisang. Banyak cara yang mungkin, pengambilan 4 sampel dari 8 adalah : 8C 4 = 70. Banyak cara yang mungkin terambilnya 3 jeruk dan 1 pisang adalah Banyak cara yang mungkin, terambilnya 3 jeruk dan 1 pisang adalah : 3C 3. 3 C 1 =1.3=3. Sehingga f(3,0)=3/70.

Solusi 1 32 3 3 C 2 3 x Cy C4xy 4 (, ) xy x y f x y, x0,1, 2,3, y 0,1, 2 8 8C4 4 Distribusi fungsi peluangnya: f(x,y) 0 1 2 3 h(y) 0 0 3/70 9/70 3/70 15/70 y 1 2/70 18/70 18/70 2/70 40/70 2 3/70 9/70 3/70 0 15/70 g(x) 5/70 30/70 30/70 5/70 1 x b. P [( X, Y ) A] P ( X Y 2) PX ( 0, Y1) PX ( 0, Y2) PX ( 1, Y0) PX ( 1, Y1) PX ( 2, Y0) f(0,1) f(0,2) f(1,0) f(1,1) f(2,0) 2 3 3 18 9 35 1 70 70 70 70 70 70 2

Contoh 2 Suatu restoran cepat saji menyediakan fasilitas pemesanan untuk dibawa pulang melalui drive in dan walk in. Pada suatu hari yang dipilih secara acak, diperhatikan waktu yang dibutuhkan untuk menyiapkan pemesanan (dalam satuan waktu pelayanan) masingmasing untuk drive in dan walk in, yang berturut-turut dinotasikan sebagai peubah acak X dan Y. Misalkan fungsi kepadatan peluang gabungan dari kedua peubah acak tersebut adalah: 2 ( x 2 y ), 0 x 1,0 y 1 f( x, y) 3 0, xy, lainnya a. Selidiki apakah f(x,y) adalah fungsi peluang. b. Hitung peluang bahwa pada suatu hari ditemukan waktu pelayanan pada fasilitas drive in dan walk in masing-masing kurang dari setengah.

a. Solusi 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 f ( x, y) dxdy ( x 2 y) dxdy ( x 4 yx) dy (14 y) dy 3 3 3 0 0 0 0 0 1 1 2 1 1 f(x,y) adalah fungsi peluang. ( y2 y ) (12) 0 3 3 0 b. 1/2 1/2 1/ 2 1/2 2 1 2 PX ( 0.5, Y 0.5) ( x 2 ydxdy ) ( x 4 yx) dy 3 3 0 0 0 1/2 1/2 2 2 y dy y y 0 11 11 11 1 1 1 3 4 3 4 3 4 2 4 8 0 0

Fungsi Marjinal Misalkan peubah acak X dan Y memiliki fungsi peluang gabungan f(x,y). Notasikan fungsi peluang marjinal untuk X adalah g(x) dan fungsi peluang marjinal untuk Y adalah h(y). Untuk X dan Y diskrit. gx ( ) f( xy, ) PX ( xy, y) y hy ( ) f( xy, ) PX ( xy, y) x y Untuk X dan Y kontinu. x gx ( ) f( xydy, ) dan h( y) f( x, y) dx

Contoh 3 Perhatikan Contoh 1. Tunjukkan bahwa total jumlah kolom dan baris dari distribusi peluang f(x,y) masing-masing adalah distribusi peluang marjinal dari X dan Y. Jawab : 2 3 5 1 g (0) f(0,0) f (0,1) f (0,2) 0 70 70 70 14 3 18 9 30 3 g(1) () f (1, 0) f(1,1) f (1, 2) 70 70 70 70 7 9 18 3 30 3 g(2) f(2,0) f(2,1) f(2, 2) 70 70 70 70 7 3 2 5 1 g(3) f(3, 0) f(3,1) f(3, 2) 0 70 70 70 14

Solusi 3 Distribusi peluang peubah acak X adalah : x 0 1 2 3 g(x) = P(X=x) 1/14 6/14 6/14 1/14 Dengan cara yang sama diperoleh distribusi peluang peubah acak Y adalah : y 0 1 2 h(y) = P(Y=y) 3/14 8/14 3/14

Contoh 4 Perhatikan Contoh 2. Tentukan, a. fungsi peluang marjinal untuk X b. fungsi peluang marjinal untuk Y c. peluang bahwa fasilitas drive in membutuhkan waktu kurang dari satu setengah satuan waktu pelayanan. Jawab : a. Misalkan fungsi peluang marjinal X adalah g(x) 1 2 1 2 2 2 gx ( ) f( xydy, ) ( x2 ydy ) ( xy y) ( x1) 0 3 3 3 2 ( 1), 0 1 3 x x 0 0

Solusi 4 b. Misalkan fungsi peluang marjinal Y adalah h(y) 1 1 2 21 2 21 3 3 2 0 0 32 hy ( ) f( xydx, ) ( x2 ydx ) x 2yx 2y 0 1 4, 0 1 3 3 y y c. Misalkan peluang bahwa fasilitas drive in membutuhkan waktu kurang dari satu setengah satuan waktu pelayanan adalah P(X<1,5). 1.5 1 1 2 2 1 2 1 PX ( 1.5) gxdx ( ) ( x1) dx x x (12) 0 3 3 3 3 1 0 0

Peluang Bersyarat Misalkan X dan Y adalah peubah acak, diskrit atau kontinu. Peluang bersyarat dari peubah acak Y jika diberikan X=x adalah: f ( x, y ) f( y x), g( x) 0 gx ( ) Peluang bersyarat dari peubah acak X jika diberikan Y=y adalah: f ( x, y ) f( x y), h( y) 0 hy ( )

Bebas Statistik Misalkan peubah acak X dan Y mempunyai fungsi kepadatan peluang gabungan f(x,y) dengan fungsi peluang marjinal masing-masingnya gy adalah g(x) ) dan h(y). Peubah acak X dan Y dikatakan saling bebas jika dan hanya jika, f ( xy, ) gxhy ( ) ( ) untuk semua (x, y) di dalam daerah definisinya.

Contoh 5 Perhatikan Contoh 1. Tentukan distribusi peluang bersyarat dari X jika diberikan Y = 1. Hitung P(X=0 Y=1) Jawab : f( x, y) f( x,1) f( x y), h( y) 0 yaitu f( x 1) hy ( ) 814 f (0,1) 2 70 1 f (1,1) 18 70 9 f(0 1), f(1 1) 8 14 8 14 20 8 14 8 14 20 f(2,1) 18 70 9 f(3,1) 270 1 f (2 1), f(3 1) 8 14 8 14 20 8 14 8 14 20 Distribusi peluang bersyarat : P(X=0 Y=1) x 0 1 2 3 f(x 1) 1/20 9/20 9/20 1/20

Contoh 6 Perhatikan Contoh 2. Apakah peubah acak X dan Y saling bebas? Karena, 2 1 2 gxhy ( ) ( ) ( x1) (14 y) (4xy4yx1) 3 3 9 2 ( 2 ) (, ) 3 x y f xy Maka X dan Y tidak saling bebas secara statistik.

Referensi 18 Walpole, Ronald E. dan Myers, Raymond H., Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuwan, Edisi 4, Bandung: Penerbit ITB, 1995. Walpole, Ronald E., et.al, 2007, Statistitic for Scientist and Engineering, g 8th Ed., New Jersey: Prentice Hall. Pasaribu, U.S., 2007, Catatan Kuliah Biostatistika. edited 2011 by UM