Statistik Bisnis. Week 4 Basic Probability

dokumen-dokumen yang mirip
Statistik Bisnis 1. Week 8 Basic Probability

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution

Probabilitas. Tujuan Pembelajaran

bᎪsᎥᏟ Website: manda.sharingaddicted.com Youtube: dosen cilik

Statistik Bisnis. Week 5 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution

Probabilitas. Hermita

Statistik Farmasi Probabilitas

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.

Statistik Bisnis 1. Week 2 Collecting and Organizing Data

ALJABAR SET & AKSIOMA PROBABILITAS

Decision Making Prentice Hall, Inc. A 1

Hidup penuh dengan ketidakpastian

Bagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas

Statistik Bisnis 1. Week 4 Central Tendency Measures

Pemrograman Lanjut. Interface

2-1 Probabilitas adalah:

TIF APPLIED MATH 1 (MATEMATIKA TERAPAN 1) Week 3 SET THEORY (Continued)

7. Analisis Kebutuhan - 1 (System Actors & System Use Cases )

Konsep Dasar Probabilitas

Teori Pengambilan Keputusan. Week 10 Decision Analysis Decision Tree

Probabilitas & Teorema Bayes

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

Distribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015

Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection

AMIYELLA ENDISTA. Website : BioStatistik

Questionnaire: Individual Retirement Fund

Statistik Bisnis. Week 13 Chi-Square Test

KAJIAN ASPEK RISIKO KEGAGALAN BANGUNAN PADA KELAYAKAN PROYEK PRIVATISASI INFRASTRUKTUR TESIS MAGISTER OLEH : ADI TISNA RAYADI

PROBABILITAS (PELUANG) PENGERTIAN PROBABILITAS

JURUSAN PENDIDIKAN BAHASA INGGRIS Alamat: Karangmalang, Yogyakarta (0274) , Fax. (0274) http: //

Statistik Bisnis 1. Week 3 Visualizing Data

Nama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal

ABSTRAK. Kata Kunci: manajemen risiko, analisis risiko, kuantitatif, probabilitas, dampak, severity index, skala likert. Universitas Kristen Maranatha

Probabilitas. Oleh Azimmatul Ihwah

Penerapan Teori Kombinatorial dan Peluang Dalam Permainan Poker

HUBUNGAN ANTAR PEUBAH

Teori Peluang. Dr. Akhmad Rizali

Teori Pengambilan Keputusan. Week 7 Assignment Method

PEMBERIAN ALASAN DI BAWAH KETIDAKPASTIAN

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

ABSTRAK. Kata kunci: Metode Variabel Costing, Metode Full costing, Harga Pokok Produk, Harga Jual, dan Laba.

CHAPTER III RESULT OF THE STUDY. 1. The problems faced by the tenth grade students of SMK YP SEI. PALANGKA RAYA in using letter s/es as plural nouns

BAB 2 LANDASAN TEORI

Statistik Bisnis. Week 1 Organizing and Visualizing Data

Analisis Chi-Square (x 2 )

Teknik Pengolahan Data

deck of 52 cards

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

KAJIAN TENTANG PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL OLEH DISTRIBUSI NORMAL SKRIPSI RIDWAN NASUTION

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

TESIS MAGISTER. Oleh : Aan Heryadi Zulihadi Saputra

Bab 3 Pengantar teori Peluang

Nama dosen: Eko Rujito, M.Hum

KEMAMPUAN MENDENGARKAN LAGU BERBAHASA INGGRIS PADA SISWA KELAS X SMA ISLAMIC CENTRE DEMAK PADA TAHUN AJARAN 2006/2007

Review Teori Probabilitas

Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology

PENGANTAR PROBABILITAS STATISTIKA UNIPA SBY

Alternatif Pembelajaran. Mengamati 1. Menanggapi gambar 2. Menonton video tentang. 3. Membaca daftar ekspresi kebahasaan.

A DESCRIPTIVE STUDY ON THE USE OF SONG AS A TECHNIQUE OF TEACHING VOCABULARY AT ELEMENTARY SCHOOL A THESIS

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

Statistik Bisnis. Week 9 Confidence Interval Estimation

Probabilitas Statistik

Line VS Bezier Curve. Kurva Bezier. Other Curves. Drawing the Curve (1) Pertemuan: 06. Dosen Pembina Danang Junaedi Sriyani Violina IF-UTAMA 2

Variabel selain variabel dalam eksperimen (IV dan DV) yang bisa berpengaruh pada pemberian perlakuan pada subyek

LKS SISTEM PEREDARAN DARAH MANUSIA KELAS KONTROL

ABSTRACT. Keywords: Celebrity endorser, attractiveness, trustworty, expertise and purchase intention. Universitas Kristen Maranatha

Logical Thinking: Induc1ve versus Deduc1ve Reasoning By: Ania) Murni/Zainal A. Hasibuan

Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2016

GENETIKA POPULASI. Kuswanto. Fakultas Pertanian Universitas Brawijaya

ATURAN DASAR PROBABILITAS. EvanRamdan

1-x. dimana dan dihubungkan oleh teorema Pythagoras.

PROBABILITAS (2) Bernardus Budi Hartono. Teknik Informatika [Gasal ] FTI - Universitas Stikubank Semarang

ABSTRAK Kata Kunci :

Aksioma Peluang. Bab Ruang Contoh

PROBABILITY AND GENETIC EVENTS

ESTIMASI PARAMETER µ DAN σ 2 PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL TERGENERALISIR DUA VARIABEL MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN SKRIPSI

Pendekatan Terhadap Probabilitas

Cambridge International Examinations Cambridge International General Certificate of Secondary Education

EFISIENSI JUMLAH ARMADA BUS PATAS AC ANTAR BEBERAPA PERUSAHAAN BERDASARKAN METODE PERTUKARAN TRAYEK DI DKI JAKARTA TESIS

Konsep Dasar Peluang (1) Metode Statistika (STK 211) Pertemuan 4

ABSTRACT THE INFLUENCE OF EXPERIENCE ON AUDITORS QUALITY MATERIAL EVIDENCE IN AUDIT ASSIGNMENT

BAB 2 LANDASAN TEORI

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA & KOMPUTER JAKARTA STI&K SATUAN ACARA PERKULIAHAN

Teori Produksi. Course: Pengantar Ekonomi.

Dasar-dasar Simulasi

SKRIPSI DARMAN NABABAN

Arsitektur Komputer. Pertemuan ke-2 - Aritmatika Komputer >>> Sistem bilangan & Format Data - Perkembangan Perangkat Keras Komputer

ABSTRAK. Kata-kata kunci: penjadwalan produksi, algoritma CDS, waktu produksi, efisiensi produksi. iii. Universitas Kristen Maranatha

ADJECTIVES & COMPARING

Saher System. English. indonesia. Road Safety 996

TEORI PROBABILITAS. a. Ruang Contoh. Definisi : Ruang contoh adalah himpunan semua kemungkinan hasil suatu percobaan, dan dilambangkan dengan S.

MANAJEMEN PROYEK LANJUT

ABSTRAK. Kata kunci: Fungsi Manajemen,Anggaran,Efektifitas Penjualan. vii. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

Inferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil

B. ACCEPTANCE SAMPLING. Analysis

PENERAPAN PROSES POISSON NON-HOMOGEN UNTUK MENENTUKAN DISTRIBUSI PROBABILITAS KEDATANGAN NASABAH DI BNI BANJARBARU

PENALARAN DENGAN KETIDAKPASTIAN (UNCERTAINITY)

1.1 Konsep Probabilitas

Transkripsi:

Statistik Bisnis Week 4 Basic Probability

Agenda Time Activity First Session 90 minutes Basic Probability Second Session 60 minutes Conditional Probability 30 minutes Bayes Theorem

Objectives By the end of this class student should be able to: Understand different types of probabilities Compute probabilities Revise probabilities in light of new information

Basic Probability Concepts Probability the chance that an uncertain event will occur (always between 0 and 1) Impossible Event an event that has no chance of occurring (probability = 0) Certain Event an event that is sure to occur (probability = 1)

Assessing Probability There are three approaches to assessing the probability of an uncertain event: 1. a priori -- based on prior knowledge of the process Assuming all outcomes are equally likely probability of occurrence 2. empirical probability probability of occurrence X T number of ways the event can occur total number of elementary outcomes number of ways the event can occur total number of elementary outcomes 3. subjective probability based on a combination of an individual s past experience, personal opinion, and analysis of a particular situation

ANY COMMENT?

Events (Kejadian) Each possible outcome of a variable is an event. Simple event An event described by a single characteristic e.g., A red card from a deck of cards Joint event An event described by two or more characteristics e.g., An ace that is also red from a deck of cards Complement of an event A (denoted A ) All events that are not part of event A e.g., All cards that are not diamonds

Sample Space The Sample Space is the collection of all possible events e.g. All 6 faces of a dice: e.g. All 52 cards of a bridge deck:

Visualizing Events Contingency Tables Ace Not Ace Total Black 2 24 26 Red 2 24 26 Decision Trees Sample Space Full Deck of 52 Cards Total 4 48 52 2 24 2 24 Sample Space

Visualizing Events Venn Diagrams Let A = aces Let B = red cards A B = ace and red A A U B = ace or red B

ANY QUESTION?

Mutually Exclusive Events Mutually exclusive events Events that cannot occur simultaneously Example: Drawing one card from a deck of cards A = queen of diamonds; B = queen of clubs Events A and B are mutually exclusive

Collectively Exhaustive Events Collectively exhaustive events One of the events must occur The set of events covers the entire sample space example: A = aces; B = black cards; C = diamonds; D = hearts Events A, B, C and D are collectively exhaustive (but not mutually exclusive an ace may also be a heart) Events B, C and D are collectively exhaustive and also mutually exclusive

Exercise 1 Tentukan apakah pernyataan berikut ini mutually exclusive (saling lepas) dan collectively exhaustive: a. Pemilih terdaftar ditanya apakah mereka memilih salah satu dari 10 partai di PEMILU tahun ini. b. Setiap responden ditanya apakah mereka pernah mengendarai: sedan, SUV, mobil buatan Amerika, Asia, Eropa atau tidak sama sekali. c. Sebuah produk diklasifikasikan sebagai cacat dan tidak cacat

Exercise 1 (Answer) a. Mutually exclusive (saling lepas) tapi tidak collectively exhaustive b. Tidak mutually exclusive maupun collectively exhaustive c. Mutually exclusive dan collectively exhaustive

PROBABILITIES

Probability Jenis Kelamin Saudara Kandung Ada Tidak ada Total Laki-laki 6 1 7 Perempuan 18 2 20 Total 24 3 27 Jenis Kelamin Saudara Kandung Ada Tidak ada Total Laki-laki 0.22 0.04 0.26 Perempuan 0.67 0.07 0.74 Total 0.89 0.11 1

Computing Joint and Marginal Probabilities The probability of a joint event, A and B: P(A and B) number of outcomes satisfying A and B total number of elementary outcomes Computing a marginal (or simple) probability: P(A) P(A and B 1) P(A and B2) P(A and B k ) Where B1, B2,, Bk are k mutually exclusive and collectively exhaustive events

Marginal & Joint Probabilities In A Contingency Table Event Event B 1 B 2 Total A 1 A 2 P(A 1 and B 1 ) P(A 2 and B 1 ) P(A 1 and B 2 ) P(A 1 ) P(A 2 and B 2 ) P(A 2 ) Total P(B 1 ) P(B 2 ) 1 Joint Probabilities Marginal (Simple) Probabilities

General Addition Rule General Addition Rule: P(A or B) = P(A) + P(B) - P(A and B) If A and B are mutually exclusive, then P(A and B) = 0, so the rule can be simplified: P(A or B) = P(A) + P(B) For mutually exclusive events A and B

Exercise 2 Sampel 500 orang responden di sebuah kota dipilih untuk sebuah studi perilaku kosumen. Dalam survei tersebut terdapat pertanyaan apakah anda menyukai belanja pakaian? Dari 240 responden laki-laki, 136 orang menjawab ya. Dari 260 responden perempuan, 224 orang menjawab ya. Buatlah tabel kontigensi untuk mengevaluasi probabilitas.

Exercise 2 Berapakah kemungkinan (probability) seorang responden yang terpilih secara acak: a. Menyukai belanja pakaian? b. Adalah perempuan dan menyukai belanja pakaian? c. Adalah perempuan atau menyukai belanja pakaian? d. Adalah laki-laki atau perempuan?

Exercise 2 (Answer) Menyukai belanja pakaian Jenis kelamin Ya Tidak Total Laki-laki 136 104 240 Perempuan 224 36 260 Total 360 140 500 Menyukai belanja pakaian Jenis kelamin Ya Tidak Total Laki-laki 0.27 0.21 0.48 Perempuan 0.45 0.07 0.52 Total 0.72 0.28 1.00

Exercise 2 (Answer) a. Menikmati belanja pakaian = 0.72 b. Adalah perempuan dan menyukai belanja pakaian = 0.45 c. Adalah perempuan atau menyukai belanja pakaian = 0.79 d. Adalah laki-laki atau perempuan = 1

CONDITIONAL PROBABILITIES

Computing Conditional Probabilities A conditional probability is the probability of one event, given that another event has occurred: P(A B) P(B A) P(A and B) P(B) P(Aand B) P(A) Where P(A and B) = joint probability of A and B The conditional probability of A given that B has occurred The conditional probability of B given that A has occurred P(A) = marginal or simple probability of A P(B) = marginal or simple probability of B

Independence Two events are independent if and only if: P(A B) P(A) Events A and B are independent when the probability of one event is not affected by the fact that the other event has occurred

Multiplication Rules Multiplication rule for two events A and B: P(A and B) P(A B)P(B) Note: If A and B are independent, then and the multiplication rule simplifies to P(A B) P(A) P(A and B) P(A)P(B)

Bayes Theorem Bayes Theorem is used to revise previously calculated probabilities based on new information. Developed by Thomas Bayes in the 18 th Century. It is an extension of conditional probability.

Bayes Theorem P(B i A) P(A B 1 )P(B 1 ) P(A P(A B 2 B )P(B ) i i )P(B ) 2 P(A B k )P(B k ) where: B i = i th event of k mutually exclusive and collectively exhaustive events A = new event that might impact P(B i )

Exercise 3 Gunakan data pada Exercise 2. a. Jika responden terpilih adalah perempuan, berapa kemungkinan responden tersebut tidak menyukai belanja pakaian? b. Jika responden terpilih menyukai belanja pakaian, berapakah kemungkinan bahwa responden tersebut adalah laki-laki? c. Apakah menyukai belanja pakaian dan jenis kelamin dari responden saling bebas (independent)? Jelaskan.

Exercise 3 (Answer) Menyukai belanja pakaian Jenis kelamin Ya Tidak Total Laki-laki 0.27 0.21 0.48 Perempuan 0.45 0.07 0.52 Total 0.72 0.28 1.00 Misal : P(B) = P(Menyukai belanja pakaian) Maka P(B ) = P(Tidak menyukai belanja pakaian) P(K) = P(Jenis kelamin laki-laki) Maka P(K ) = P(Jenis kelamin perempuan)

Exercise 3 (Answer) a. P(B K ) = 0.07 / 0.52 = 0.14 b. P(K B) = 0.27 / 0.72 = 0.38 c. Dua kejadian dianggap saling bebas jika: P(A B) P(A) Pada kasus ini: P(K B) = P(K) 0.38 0.48 Jadi jenis kelamin dan menyukai belanja pakaian tidak saling lepas

Exercise 4 Perusahaan konstruksi TAMA ingin memutuskan apakah mereka sebaiknya mengikuti lelang sebuah proyek pusat perbelanjaan atau tidak. Pesaing utama mereka ADI, biasanya mengikuti 70% dari semua lelang yang dibuka. Jika ADI tidak mengikuti lelang, kemungkinan TAMA akan memenangkan lelang ini adalah 0.50. Namun, jika ADI mengikuti lelang ini, kemungkinan TAMA memenangkan lelang ini menjadi 0.25.

Exercise 4 a. Jika TAMA ingin mendapatkan proyek ini, berapakah kemungkinan perusahaan konstruksi ADI tidak mengikuti lelang? b. Berapakah kemungkinan perusahaan konstruksi TAMA akan mendapatkan pekerjaan tersebut.

Exercise 4 (Answer) TAMA ADI Menang Tidak Total Ikut 0.70 Tidak 0.30 Total 1.00 P(TAMA ADI ) = 0.5 P(TAMA & ADI ) = P(TAMA ADI ) x P(ADI ) = 0.15

Exercise 4 (Answer) TAMA ADI Menang Tidak Total Ikut 0.70 Tidak 0.15 0.15 0.30 Total 1.00 P(TAMA ADI) = 0.25 P(TAMA & ADI) = P(TAMA ADI) x P(ADI) = 0.175

Exercise 4 (Answer) TAMA ADI Menang Tidak Total Ikut 0.175 0.525 0.70 Tidak 0.15 0.15 0.30 Total 0.325 0.675 1.00 a. P(ADI TAMA) = 0.15 / 0.325 = 0.46 b. P(TAMA) = 0.325

DISCRETE VS. CONTINUOUS

Probability Discrete Probability (Probabilitas Diskrit) Continuous Probability (Probabilitas Kontinu)

EXERCISE

1 Sebuah survey yang dilakukan oleh Lembaga Riset Pew menunjukkan bahwa 81% dari responden berusia 18 25 tahun menjadikan menjadi kaya sebagai tujuan. Sementara itu hanya 62% dari responden berusia 26 40 tahun memilih tujuan yang sama. Misalkan survey tersebut dilakukan pada 500 orang untuk masing-masing kelompok usia. a. Buatlah tabel kontigensi. b. Beri contoh kejadian sederhana dan kejadian gabungan. c. Berapakah peluang seorang responden yang dipilih secara acak akan memiliki tujuan menjadi kaya? d. Berapakah peluang seorang responden yang dipilih secara acak akan memiliki tujuan menjadi kaya dan berusia 26-40 tahun? e. Apakah kejadian pada kelompok usia dan menjadi kaya saling bebas? Jelaskan.

2 Pemilik sebuah restoran bergaya kontinental tertarik untuk mempelajari pola pesanan pelanggannya pada setiap hari Jumat hingga Minggu. Untuk itu dilakukan pencatatan apakah pelanggan memesan hidangan penutup. Pemilik tersebut memutuskan untuk mencatat dua variabel lain, selain apakah hidangan penutup dipesan, yaitu: Jenis kelamin responden dan apakah responden memesan hidangan utama daging sapi. Hasilnya adalah sebagai berikut:

2 JENIS KELAMIN MEMESAN HIDANGAN PENUTUP Laki-laki Perempuan Total Ya 96 40 136 Tidak 224 240 464 Total 320 280 600 HIDANGAN UTAMA DAGING SAPI MEMESAN HIDANGAN PENUTUP Ya Tidak Total Ya 71 65 136 Tidak 116 348 464 Total 187 413 600

Seorang pelayan mencatat pesanan pada sebuah meja. Berapakah peluang konsumen pertama yang memesan pada meja tersebut a. Memesan hidangan penutup? b. Memesan hidangan penutup atau memesan hidangan utama daging sapi? c. Perempuan dan tidak memesan hidangan penutup? d. Perempuan atau tidak memesan hidangan penutup? e. Misalkan orang pertama yang pesanannya dicatat oleh pelayan adalah perempuan. Apakah peluang bahwa dia tidak memesan hidangan penutup? f. Apakah jenis kelamin dan pemesanan hidangan penutup saling bebas? g. Apakah pemesanan hidangan utama daging sapi saling bebas dengan pemesan hidangan penutup? 2

3 Menu apakah yang paling sering dipesan melalui drive-through? Sebuah survei dilakukan pada tahun 2009 dengan hasil sebagai berikut: Menu Laki-laki Perempuan Total Sarapan 18 10 28 Makan siang 47 52 99 Makan malam 29 29 58 Minuman dan makanan ringan 6 9 15 Total 100 100 200

3 Jika seorang responden dipilih secara acak, berapakah peluang bahwa dia a. Memesan menu makan siang di drive-through? b. Memesan menu sarapan atau makan siang di drivethrough? c. Seorang laki-laki atau memesan menu makan malam di drive-through? d. Seorang laki-laki dan memesan menu makan malam di drive-through? e. Jika responden yang terpilih adalah perempuan, berapakah peluang dia memesan menu sarapan di drive-through?

4 Menurut sebuah survei, perusahaan yang pekerjanya memiliki keterikatan dengan tempat kerjanya (engaged) memiliki tingkat inovasi, produktivitas dan profitabilitas yang tinggi serta employee turnover yang rendah. Survei pada 1.895 pekerja di Jerman menunjukkan bahwa 13% dari pekerja berstatus engaged, 67% disengaged, dan 20% lainnya actively disengaged.

4 Survei tersebut juga mencatat bahwa 48% dari pekerja yang engaged sangat setuju dengan pernyataan Pekerjaan saya saat ini membuat saya mampu menyalurkan ide-ide kreatif saya. Hanya 20% dari dari pekerja yang disengaged dan 3% dari pekerja yang actively disengaged setuju dengan pernyataan ini. Jika seorang pekerja diketahui sangat setuju dengan pernyataan Pekerjaan saya saat ini membuat saya mampu menyalurkan ide-ide kreatif saya, berapakah peluang bahwa pekerja itu engaged?

THANK YOU!!