Bab 7 Ekspektasi dan Fungsi Pembangkit Momen: Cintailah Mean

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

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

MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi

MA5181 PROSES STOKASTIK

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

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

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

MA5181 PROSES STOKASTIK

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Cerdas dan Stokastik

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

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

Catatan Kuliah MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Orang Pintar Belajar Stokastik. disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Cerdas dan Stokastik

Pengantar Proses Stokastik

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

Pengantar Statistika Matematik(a)

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Cerdas dan Stokastik

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

Pengantar Statistika Matematik(a)

MA5181 PROSES STOKASTIK

Bab 9 Peluang dan Ekspektasi Bersyarat: Harapan Tanpa Syarat

MA5181 PROSES STOKASTIK

Peubah Acak dan Distribusi Kontinu

MA3081 STATISTIKA MATEMATIK(A) Bab 2: Distribusi Samp

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

MINGGU KE-8 HARGA HARAPAN DAN BEBERAPA KETAKSAMAAN DALA

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

Pengantar Proses Stokastik

MA2081 Statistika Dasar

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided

Pengantar Proses Stokastik

MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

Bab 8 Fungsi Peluang Bersama: Bersama Kita Berpisah

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided

MA5181 PROSES STOKASTIK

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

MINGGU KE-11 HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT

Pengantar Proses Stokastik

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

MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!

MA2081 Statistika Dasar

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

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

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

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

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko

MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided

Pengantar Statistika Matematika II

Catatan Kuliah MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA Statistika Mengalahkan Matematika. disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

Pengantar Proses Stokastik

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

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

/ /16 =

Pengantar Proses Stokastik

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

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

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

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

MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

MA2081 Statistika Dasar

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

Pengantar Statistika Matematika II

Catatan Kuliah. MA5181 Proses Stokastik

MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 5 Proses Poisson

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

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko

BEBERAPA DISTRIBUSI KHUSUS DKINTINU DIKENAL

STATISTIK PERTEMUAN VI

Catatan Kuliah. MA4183 Model Risiko

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

Peubah Acak. Bab 4. Definisi 4.1 Peubah acak adalah suatu fungsi dari ruang contoh ke bilangan nyata, f : S R

MA2081 Statistika Dasar

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

Pengantar Statistika Matematika II

Peubah Acak dan Distribusi

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

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

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

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

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

MA4183 MODEL RISIKO Control your Risk!

25/09/2013. Konsep Peubah Acak. Metode Statistika (STK211) Peubah Acak Diskret. Kuis. Tipe Peubah Acak

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

MA5181 PROSES STOKASTIK

MA4181 MODEL RISIKO Enjoy the Risks

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 3 Distribusi Eksponensial dan Aplikasinya

MA4181 MODEL RISIKO Enjoy the Risks

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 4 Proses Po

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

Catatan Kuliah MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA Statistika Mengalahkan Matematika. disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

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

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

Peubah Acak (Lanjutan)

Uji Hipotesis dan Aturan Keputusan

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

Transkripsi:

MA38 Teori Peluang - Khreshna Syuhada Bab 7 Bab 7 Ekspektasi dan Fungsi Pembangkit Momen: Cintailah Mean Ilustrasi 7. Seorang peserta kuis diberi dua buah pertanyaan (P-, P-2), yang harus dijawab dengan urutan yang ditentukan oleh peserta kuis sendiri. Jika dia menjawab P-i, i, 2, terlebih dahulu maka dia dibolehkan menjawab pertanyaan P-j, j i apabila dia menjawab P-i dengan BENAR. Tentu saja jika dia menjawab SALAH maka dia tidak dapat melanjutkan menjawab pertanyaan berikutnya. Peserta kuis akan mendapatkan uang tunai sebesar Rp i jika dia menjawab P-i dengan benar (dia mendapatkan uang sebesar Rp +Rp 2 jika menjawab BENAR untuk kedua pertanyaan). Jika peluang dia tahu jawaban pertanyaan P-i adalah q i, pertanyaan mana yang harus dia jawab pertama kali agar dia dapat memaksimalkan uang tunai yang dapat diraih (expected winnings)? Definisi 7. Nilai harapan/ekspektasi (expected value/expectation) atau ekspektasi dari peubah acak diskrit/kontinu X adalah E(X) x x p X (x) dan E(X) x f X (x) dx dimana p X dan f X adalah fungsi peluang dari X. Catatan:. Ekspektasi adalah rata-rata tertimbang (weighted average) dari nilai yang mungkin dari X 2. Ekspektasi mean momen pertama 3. Ekspektasi suatu peubah acak adalah nilai rata-rata (long-run average value) dari percobaan bebas yang berulang 4. Apakah ekspektasi harus berhingga? (Diskusi!) Contoh.. Rombongan mahasiswa sebanyak 2 orang akan berangkat ke Jogja dengan menggunakan 3 bis. Ada 36 mahasiswa di bis, 4 mahasiswa di bis 2 dan 44 mahasiswa di bis 3. Ketika bis sampai tujuan, seorang mahasiswa dipilih secara acak. Misalkan X menyatakan banyaknya mahasiswa di bis dimana seseorang tersebut terpilih. Hitung E(X). ( 4.2667)

MA38 Teori Peluang - Khreshna Syuhada Bab 7 2 2. Jika X P ois(λ), tentukan E(X). ( λ) 3. Misalkan X adalah peubah acak dengan nilai yang mungkin,, dan peluang: p( ).2, p().5, p().3 Hitung E(X 2 ). (.5) Latihan. Jika X memiliki fungsi peluang f(x) π ( + x 2 ) < x < maka E(X) 2 π x f(x) dx x π ( + x 2 ) dx dy, y x2 π ( + y) 2 ( ) lim ln( + b) ln b SIFAT-SIFAT EKSPEKTASI. E(g(X)) g(x) f X(x) dx 2. E(a X + b Y ) a E(X) + b E(Y ) 3. E(XY ) E(X) E(Y ), jika X dan Y saling bebas. 4. E(X) P (X > x) dx, untuk X > (*) 5. E(X r ) xr f X (x) dx (momen ke-r) 6. E((X µ X ) r ) (x µ X) r f X (x) dx (momen pusat ke-r) 7. E((X µ X ) 2 ) V ar(x) E(X 2 ) (E(X)) 2 Deviasi standar dari X adalah akar kuadrat Variansi dari X. 8. E(e tx ) etx f X (x) dx M X (t) (fungsi pembangkit momen) 9. M X () E(X), M X () E(X2 )

MA38 Teori Peluang - Khreshna Syuhada Bab 7 3 Latihan.. Misalkan Y menunjukkan banyaknya gol yang diciptakan oleh seorang pemain sepak bola di suatu pertandingan yang terpilih acak: y 2 3 4 5 6 p(y)..2.3.2..5.5 Misalkan W adalah banyaknya pertandingan dimana seorang pemain sepak bola menciptakan 3 atau lebih gol dalam 4 pertandingan terpilih acak. Berapa nilai harapan banyak pertandingan dimana pemain menciptakan 3 atau lebih gol? P (Y 3).4 P ( sukses ) p E(W ) n p 4 (.4).6 2. Misalkan X peubah acak dengan M X (t) sebagai fungsi pembangkit momen. Didefinisikan f(t) ln M X (t). Tunjukkan bahwa f () V ar(x) saat t, f (t) M X(t)/M X (t) f (t) M X (t) M X(t) (M X (t))2 (M X (t)) 2 f () M X () M X() (M X ())2 (M X ()) 2 E(X 2 ) (E(X)) 2 V ar(x) dimana M X (), M X () E(X), M X () E(X2 ). 3. Diketahui fungsi peluang: Hitung E(X) dan P (/2 < X < 3/2) f(x) c (4x 2x 2 ), < x < 2 2 f(x) dx 2 c(4x 2x 2 ) dx Diperoleh c 3/8. E(X) x 3/8 (4x 2x 2 ) dx

MA38 Teori Peluang - Khreshna Syuhada Bab 7 4 P (/2 < X < 3/2) 3/2 /2 3/8 (4x 2x 2 ) dx /6 4. Diketahui X B(n, p). Buktikan: ( ) E X + p + q( qn ) Bukti: ( ) E X + n i + n!(n i)! i! pi q n i n n!(n i)! (i + )! p i q n i i i n i n+ j C n+ i+ pi+ q n i Cj n+ p j q n+ j [ C n+ p q n+ ] ( q n+ ) p + q qn+ p + q( qn ) 5. Diketahui: Tentukan E(X k ), k 2, 3 f(x) Γ(r) (λ x)r λ exp( λ x) X Gamma(r, λ) dengan M X (t) ( λ t) r. M X(t), M X (t) 6. Misalkan X peubah acak berdistribusi Poisson dengan parameter θ. Tunjukkan bahwa: E ( X n) θ E ( (X + ) n )

MA38 Teori Peluang - Khreshna Syuhada Bab 7 5 Bukti: E ( X n) i n e λ λ i / i! λ i i n e λ λ i / i! i i n e λ λ i / (i )! i (j + ) n e λ λ j+ / j! j (j + ) n e λ λ j / j! j λ E ( (X + ) n ) 7. Misalkan X menyatakan lama (jam) mhs belajar TP dan fungsi peluang X adalah sbb: f(x) { x 2, 2 x < 3 4, 4 < x < 6 (a) Berapa persen mhs menghabiskan waktu lebih dari 5 menit utk belajar TP? (b) Berapa rata-rata lama waktu mhs belajar TP? (c) Jika seorang mhs menghabiskan waktu lebih dari 3 menit, berapa peluang mhs itu selesai belajar kurang dari 4.5 jam? (d) Hitung P (X 2), P (X 3), P (X E(X)), P (X < E(X)) (a) P (X > 2.5) 3 2.5 (x 2) dx + 6 4 /4 dx (b) E(X) /3 (c) P (X < 4.5 X > 3/6) P (3/6 < X < 4.5)/P (X > 3/6) (d) P (X E(X)), P (X < E(X)) P (X < /3) /2 8. Misalkan X peubah acak dengan fungsi distribusi

MA38 Teori Peluang - Khreshna Syuhada Bab 7 6 F (x), x < 2.2, 2 x <.5, x < 2.2.6, 2.2. x < 3.6 + q, 3 x < 4.6 + 2q, 4 x < 5.5, x 5.5 dan diketahui P (X > 3.3).25. a. Tentukan fungsi pembangkit momen dari X atau M X (t) b. Gunakan M X (t) untuk menentukan Var(X). a. b. p( 2).2, p().3, p(2.2)., p(3) q, p(4) q, p(5.5).4 2q P (X > 3.3) p(4) + p(5.5) q +.4 2q.25 q.5 M X (t) E(e tx ) e tx p(x) e 2t p( 2) + e t p() + e 2.2t p(2.2) + e 3t p(3) + e 4t p(4) + e 5.5t p(5.5).2 e 2t +.3 +. e 2.2t +.5 e 3t +.5 e 4t +. e 5.5t M X(t).2 e 2t +.3 +. e 2.2t +.5 e 3t +.5 e 4t +. e 5.5t.4 e 2t +.22 e 2.2t +.45 e 3t +.6 e 4t +.55 e 5.5t M X().4 +.22 +.45 +.6 +.55.42