Ekspektasi Satu Peubah Acak Kontinu

dokumen-dokumen yang mirip
Ekspektasi Satu Peubah Acak Diskrit

Distribusi Peubah Acak

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

Analisis Kombinatorial

DISTRIBUTIONS OF RANDOM VARIABLE DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM

EKSPEKTASI DUA PEUBAH ACAK

Pengantar Statistika Matematik(a)

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

SILABUS. 5. Evaluasi a. Kehadiran = 10% b. Tugas = 20% c. UTS = 30% d. UAS = 40%

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

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

MINGGU KE-8 HARGA HARAPAN DAN BEBERAPA KETAKSAMAAN DALA

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

BEBERAPA DISTRIBUSI KHUSUS DKINTINU DIKENAL

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

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

Peubah acak X yang berdistribusi normal dengan rataan sebagai: 2 ) X ~ N(,

PENGANTAR PROBABILITAS STATISTIKA UNIPA SBY

RPS STATISTIKA MATEMATIKA

STATISTIK PERTEMUAN VI

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

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

II. TINJAUAN PUSTAKA. kontinu. Bentuk kurva distribusi logistik adalah simetri dan uni-modal. Bentuk

Penentuan Momen ke-5 dari Distribusi Gamma

DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA. Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS

Variabel Random dan Nilai Harapan. Oleh Azimmatul Ihwah

Peubah Acak dan Distribusi Kontinu

Pengantar Proses Stokastik

Achmad Samsudin, M.Pd. Jurdik Fisika FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia

THEORY. By: Hanung N. Prasetyo PEUBAH ACAK TELKOM POLYTECHNIC/HANUNGNP

BAB 2 LANDASAN TEORI

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dijelaskan mengenai teori-teori yang mendukung dalam

Harapan Matematik (Teori Ekspektasi)

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

II. LANDASAN TEORI. sementara grafik distribusi F tidak simetrik dan umumnya sedikit positif seperti

II. TINJAUAN PUSTAKA. Menurut Herrhyanto & Gantini (2009), peubah acak X dikatakan berdistribusi

BAB III PROSES POISSON MAJEMUK

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

3.3.Daerah Layanan DI. Karau 4. Studi Literatur 4.1.Efisiensi Irigasi 4.2.Definisi Efisiensi Irigasi 4.3.Efisiensi Penyaluran

Randy Toleka Ririhena, Nur Salam * dan Dewi Sri Susanti Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat ABSTRACT

Pengantar Proses Stokastik

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

BEBERAPA TEKNIK DISTRIBUSI FUNGSI PEUBAH ACAK

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 4, No.1, Februari 2015

Pengantar Proses Stokastik

UJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah,, ST., MT

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

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

ESTIMASI TOTAL DAYA LISTRIK YANG HILANG MELALUI PROSES POISSON TERPANCUNG MAJEMUK

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

Pengantar Statistika Matematik(a)

STK 203 TEORI STATISTIKA I

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

Pengantar Proses Stokastik

digunakan untuk menyelesaikan persamaan yang nantinya akan diperoleh dalam

II. LANDASAN TEORI. karakteristik dari generalized Weibull distribution dibutuhkan beberapa fungsi

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

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

PERKIRAAN SELANG KEPERCAYAAN UNTUK PARAMETER PROPORSI PADA DISTRIBUSI BINOMIAL

A. Distribusi Gabungan

SILABUS MATA KULIAH. : Dapat menganalisis tentang statistika inferensial secara teoritik beserta komponen dan sifat-sifatnya

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : SIMULASI & PERMODELAN ( S1 / TEKNIK INFORMATIKA) KODE / SKS : KK / 3 SKS

Disusun oleh: 1. Diah Sani Susilawati ( / 7B) 2. Farid Hidayat ( / 7B) 3. Rico Nurcahyo ( / 7B)

A. Distribusi Gabungan

LANDASAN TEORI. Distribusi Gamma adalah salah satu keluarga distribusi probabilitas kontinu.

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

Pengantar Proses Stokastik

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

Pendahuluan Statistika

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

II.TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk mengkaji karakteristik pendugaan distribusi

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS

Medan, Juli Penulis

Lampiran 1. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

Statistika Farmasi

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

BAB II KAJIAN PUSTAKA

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

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

Var X y x E X y. g x y dx. dan varians bersyarat dari Y diberikan X = x dirumuskan sebagai berikut: Var Y x y E Y x. h y x dy

BAB IV EKSPEKTASI MATEMATIK

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL TERSENSOR-II MENGGUNAKAN MLE

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

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

SIFAT-SIFAT DASAR FUNGSI KARAKTERISTIK

Pengantar Proses Stokastik

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

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

Bab 7 Ekspektasi dan Fungsi Pembangkit Momen: Cintailah Mean

MODEL STOKASTIK PERTUMBUHAN POPULASI (PURE BIRTH PROCESS)

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam mengkaji penelitian Karakteristik Penduga Parameter Distribusi Log

STK 203 TEORI STATISTIKA I

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

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

Silabus Teori Peluang (STK-104) Jurusan Statistika Genap 2013/2014

Statistik Non Parametrik-2

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa definisi dan teorema yang berkaitan dengan

Transkripsi:

Chandra Novtiar 0857948015 chandramathitb07@gmail.com PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP) SILIWANGI BANDUNG

Garis Besar Pembahasan

Sub Pokok Pembahasan 3 1. Nilai Ekspektasi 2. Rataan 3. Varians 4. Momen 5. Fungsi Pembangkit Momen

Sub Pokok Pembahasan 3 1. Nilai Ekspektasi 2. Rataan 3. Varians 4. Momen 5. Fungsi Pembangkit Momen

Definisi Jika X adalah peubah acak kontinu dengan nilai fungsi densitasnya di x adalah f (x) dan u(x) adalah fungsi dari X, maka nilai ekspektasi dari u(x), dinotasikan dengan E[u(X)], didefinisikan sebagai: 4 E[u(X)] = u(x) f (x)dx

Definisi Jika X adalah peubah acak kontinu dengan nilai fungsi densitasnya di x adalah f (x) dan u(x) adalah fungsi dari X, maka nilai ekspektasi dari u(x), dinotasikan dengan E[u(X)], didefinisikan sebagai: Contoh E[u(X)] = u(x) f (x)dx Misalkan fungsi densitas dari peubah acak X berbentuk : 4 f (x) = 2(1 x), 0 < x < 1 Tentukan E[X 2 1] dan E[X(X+1)]

Sifat-sifat Nilai Ekspektasi 1. Jika c adalah sebuah konstanta, maka E(c) = c 2. Jika c adalah sebuah konstanta dan u(x) adalah fungsi dari X, maka: E[c u(x)] = c E[u(X)] 3. Jika c 1 dan c 2 adalah dua buah konstanta dan u 1 (X) dan u 2 (X) adalah dua buah fungsi dari X, maka: E[c 1 u 1 (X) + c 2 u 2 (X)] = c 1 E[u 1 (X)] + c 2 E[u 2 (X)] 5

Sifat-sifat Nilai Ekspektasi 1. Jika c adalah sebuah konstanta, maka E(c) = c 2. Jika c adalah sebuah konstanta dan u(x) adalah fungsi dari X, maka: E[c u(x)] = c E[u(X)] 3. Jika c 1 dan c 2 adalah dua buah konstanta dan u 1 (X) dan u 2 (X) adalah dua buah fungsi dari X, maka: E[c 1 u 1 (X) + c 2 u 2 (X)] = c 1 E[u 1 (X)] + c 2 E[u 2 (X)] 5 Contoh Lihat kembali soal pada contoh 1 Hitung E(X 2 1) dan E[X(X + 1)] dengan menggunakan sifat-sifat nilai ekspektasi

Definisi Jika X adalah peubah acak kontinu dengan nilai fungsi densitas dari X di x adalah f (x), maka rataan dari peubah acak X didefinisikan sebagai: 6 E[X] = x f (x)dx

Definisi Jika X adalah peubah acak kontinu dengan nilai fungsi densitas dari X di x adalah f (x), maka rataan dari peubah acak X didefinisikan sebagai: Contoh E[X] = x f (x)dx Misalkan fungsi densitas dari X berbentuk : 6 f (x) = { 20x 3 (1 x) ; 0 < x < 1 0 ; x lainnya. Hitung E[X]

Definisi Varians Diskrit Jika X adalah peubah acak kontinu dan f (x) adalah nilai fungsi densitas dari X di x, maka Varians dari X didefinisikan sebagai: Var(X) = (x µ) 2 f (x)dx 7

Definisi Varians Diskrit Jika X adalah peubah acak kontinu dan f (x) adalah nilai fungsi densitas dari X di x, maka Varians dari X didefinisikan sebagai: Var(X) = Contoh (x µ) 2 f (x)dx Misalnya fungsi densitas dari peubah acak X berbentuk: 7 f (x) = { e x ; x > 0 0 ; x lainnya. Hitung Var(X)

Momen Kontinu Jika X adalah peubah acak kontinu dan f (x) adalah nilai fungsi densitas dari X di x, maka momen ke-k (dinotasikan µ k ) didefinisikan sebagai : µ k = x k f (x)dx 8

Momen Kontinu Jika X adalah peubah acak kontinu dan f (x) adalah nilai fungsi densitas dari X di x, maka momen ke-k (dinotasikan µ k ) didefinisikan sebagai : µ k = Momen Sekitar Rataan Kontinu x k f (x)dx Jika X adalah peubah acak kontinu dan f (x) adalah nilai fungsi densitas dari X di x, maka momen sekitar rataan ke-k (dinotasikan µ k ) didefinisikan sebagai: 8 µ k = (x µ) k f (x)dx

Contoh Misalkan fungsi densitas dari X berbentuk : { 2x f (x) = 3 ; 1 < x < 2 0 ; x lainnya. 9 Hitung µ 3

KONTINU Jika X adalah peubah acak diskrit dan f (x) adalah fungsi densitas dari X di x, maka fungsi pembangkit momen dari X didefinisikan sebagai: M x (t) = e tx f (x)dx 10

Daftar Pustaka N. Herrhyanto dan T.Gantini, Pengantar Statistika Matematik, Bandung, Yrama Widya, 2009. J.E. Freud and R.E. Walpole,Mathematical Statistics, New Jersey,Prentice Hall Inc., 1980. M.R. Spiegel,Theory and Problems of Probability and Statistics, Singapore, McGraw-Hill, 1982. 11

Terima Kasih Chandra Novtiar 0857948015 chandramathitb07@gmail.com