A. Distribusi Gabungan

dokumen-dokumen yang mirip
A. Distribusi Gabungan

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

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

BI5106 Analisis Biostatistik 18 September 2012 Utriweni Mukhaiyar

Distribusi Peluang. Maka peubah acak X dinyatakan dengan banyaknya kemunculan angka. angka sama sekali. angka.

Joint Distribution Function

BEBERAPA TEKNIK DISTRIBUSI FUNGSI PEUBAH ACAK

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

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

Bab 8 Fungsi Peluang Bersama: Bersama Kita Berpisah

MA 2081 STATISTIKA DASAR UTRIWENI MUKHAIYAR 24 FEBRUARI 2011

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

BEBERAPA DISTRIBUSI KHUSUS DKINTINU DIKENAL

STATISTIK PERTEMUAN VI

Distribusi Peubah Acak

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

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

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! Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD.

Sebaran Peubah Acak Bersama

Sebaran Peubah Acak Bersama

Statistika & Probabilitas

Fungsi Peluang Gabungan

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

KALKULUS MULTIVARIABEL II

Pengantar Statistika Matematik(a)

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

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

BAHAN AJAR 1 DISTRIBUSI PEUBAH ACAK

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

MINGGU KE-6 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSINYA

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

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

Statistika Variansi dan Kovariansi. Adam Hendra Brata

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

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

Harapan Matematik (Teori Ekspektasi)

= + atau = - 2. TURUNAN 2.1 Definisi Turunan fungsi f adalah fungsi yang nilainya di setiap bilangan sebarang c di dalam D f diberikan oleh

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

BAB II PEUBAH ACAK dan DISTRIBUSI PELUANG

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

Variabel Random dan Nilai Harapan. Oleh Azimmatul Ihwah

Peubah Acak dan Distribusi Kontinu

BAHAN AJAR 6 PELUANG BERSYARAT DAN KEBEBASAN STOKASTIK Kemampuan Prasyarat: Kalkulus 2 dan Teori Peluang Situasi 1:

RPS STATISTIKA MATEMATIKA

2. Peubah Acak (Random Variable)

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

PERSAMAAN DIFFERENSIAL LINIER

PERSAMAAN DIFERENSIAL I PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

SIFAT-SIFAT INTEGRAL LIPAT

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

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

Probabilitas dan Statistika Variabel Acak dan Fungsi Distribusi Peluang Diskrit. Adam Hendra Brata

BAB II DISTRIBUSI PEUBAH ACAK

MA5181 PROSES STOKASTIK

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

DISTRIBUSI DUA PEUBAH ACAK

BAB 2 LANDASAN TEORI. Definisi 1 Himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan disebut ruang sampel dan dinyatakan dengan S.

BAB II LANDASAN TEORI. ilmiah. Pencacahan atau pengukuran karakteristik suatu objek kajian yang

Discrete Time Dynamical Systems

MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar. 11 September 2012

BAB 2 PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA

PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA. MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar

Integral lipat dua BAB V INTEGRAL LIPAT 5.1. DEFINISI INTEGRAL LIPAT DUA. gambar 5.1 Luasan di bawah permukaan

BAB I PERTIDAKSAMAAN RASIONAL, IRASIONAL & MUTLAK

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

DIFERENSIAL TOTAL. 1 Kalkulus Lanjut Blog: aswhat.wordpress.com. dz dx dy x y dx x y dy. dz , ,04 0,65

BAB 2 MOMEN DAN ENTROPI

Probabilitas dan Statistika Fungsi Distribusi Peluang Kontinyu Lanjut. Adam Hendra Brata

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

PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPA (KODE: A05) Petunjuk A digunakan untuk menjawab soal nomor 1 sampai dengan nomor 40.

Distribusi Peluang. Pendahuluan

Ujian Akhir Nasional Tahun Pelajaran 2002/2003

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

Notasi turunan. Penggunaan turunan. 6. Menggunakan konsep limit fungsi dan turunan fungsi dalam pemecahan masalah.

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

Bab 9 Peluang dan Ekspektasi Bersyarat: Harapan Tanpa Syarat

1 PROBABILITAS. Pengertian

Pengantar Proses Stokastik

PEUBAH ACAK & DISTRIBUSI PROBABILITAS. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Februari 2016

Bab 16. LIMIT dan TURUNAN. Motivasi. Limit Fungsi. Fungsi Turunan. Matematika SMK, Bab 16: Limit dan Turunan 1/35

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

BAB II LANDASAN TEORI

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

2 SKS. Oleh ; N. Setyaningsih

Mata Kuliah :: Matematika Rekayasa Lanjut Kode MK : TKS 8105 Pengampu : Achfas Zacoeb

PR ONLINE MATA UJIAN: MATEMATIKA IPS (KODE S09)

Kalkulus II. Diferensial dalam ruang berdimensi n

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1. Adam Hendra Brata

BAB II PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE SATU

Variabel Banyak Bernilai Real 1 / 1

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Cerdas dan Stokastik

LAMPIRAN IV KARTU SOAL DAN JAWABAN PERSAMAAN GARIS SINGGUNG KURVA DAN FUNGSI NAIK DAN TURUN. Diketahui: g x = dan titik (, 0)

Pengantar Proses Stokastik

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

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

y = x 5 y = x Pengamiran Asas Pengamiran adalah melalui proses songsang kepada pembezaan. x n dx = axn+1 n +1 + c, n 1 y = 1 x

Soal-Soal dan Pembahasan Matematika IPA SNMPTN 2012 Tanggal Ujian: 13 Juni 2012

Transkripsi:

HANDOUT PERKULIAHAN Mata Kuliah : Statistika Matematika Pertemuan Ke : 5 Pokok Bahasan : Distibusi Dua peubah Acak URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Distribusi Gabungan Definisi 1: Peubah Acak Berdimensi Dua Jika S merupakan ruang sampel dari sebuah eksperimen, maka pasangan (X,Y) dinamakan peubah acak berdimensi dua, jika X dan Y masing-masing menghubungkan sebuah bilangan real dengan setiap anggota S. Definisi 2: Peubah Acak Diskrit Berdimensi Dua (X,Y) disebut peubah acak diskrit berdimensi dua, jika banyak nilai-nilai yang mungkin dari (X,Y) salah satunya berhingga atau tidak berhinga tetapi dapat dihitung disebut peubah acak diskrit berdimensi dua. Sebuah kotak berisi 3 bola bernomor 1, 2, 3. Kemudian diambil dua bola secara acak dengan pengembalian. Misalkan peubah acak X menyatakan bilangan pada pengambilan bola pertama dan peubah acak Y menyatakan bilangan pada pengambilan bola kedua. Definisi 3: Peubah Acak Kontinu Berdimensi Dua (X,Y) disebut peubah acak kontinu berdimensi dua, jika banyak nilai-nilai yang mungkin dari X dan Y masing-masing berbentuk sebuah interval. Contoh : Dalam tubuh seorang wanita yang sehat berusia 20 sampai 29 tahun, kadar kalsium dalam darahnya, yaitu X, biasanya antara 8,5 dan 10,5 mg/dl, sedangkan kadar kolesterolnya, yaitu Y, biasanya antara 120 dan 240 mg/dl Definisi 4: Fungsi Peluang Gabungan Jika X dan Y adalah dua peubah acak diskrit, maka fungsi yang dinyatakan dengan p(x,y) = P(X = x, Y = y) untuk setiap pasangan nilai (x,y) dalam daerah hasil dari X dan Y, dinamakan fungsi peluang. Sifat-sifat Fungsi Peluang Gabungan:

1. P(x,y) 0, untuk setiap pasangan nilai (x,y) dalam daerah asalnya. 2. p(x, y) = 1 x y Contoh 1: Fungsi peluang gabungan dari X dan Y berbentuk : P(x,y) = kxy; x=1,2,3 dan y= 1,2,3 a. Tentukan nilai konstanta k b. Hitung P(X 2, Y<2) Definisi 4: Fungsi Densitas Gabungan Sebuah fungsi yang melibatkan dua peubah acak X dan Y dengan nilai-nilainya dinyatakan dalam bidang xy dinamakan fungsi densitas gabungan, jika dan hanya jika: A terletak dalam bidang xy Sifat-sifat Fungsi Densitas Gabungan: 1. f(x, y) 0, untuk < x, y < 2. f(x, y) dx dy = 1 P[(x, y) A] = f(x, y)dx dy Contoh 2: Misalkan fungsi densitas gabungan dari X dan Y berbentuk: f(x,y) = kxy ; 0 < x < 1, 0< y < 1 = 0 ; x, y lainnya a. Tentukan nilai konstanta k b. Hitung P(0<X<1/2, Y>1/4) A B. Distribusi Marginal Apabila kita mempunyai distribusi gabungan dari dua peubah acak X dan Y (bisa diskrit semua atau kontinu semua), maka kita dapat menentukan distribusi peubah acak X dan distribusi peubah acak Y. Distribusi yang diperoleh dengan cara demikian dinamakan distribusi marginal. Definisi 1: Fungsi Peluang Marginal Jika X dan Y adalah dua peubah acak diskrit dan p(x,y) adalah nilai dari fungsi peluang gabungannya di (x,y), maka fungsi yang dirumuskan dengan :

p 1 (x) = p(x, y) Untuk setiap x dalam daerah hasil X dinamakan fungsi peluang marginal dari X. Adapun fungsi yang dirumuskan dengan : p 2 (y) = p(x, y) Untuk setiap y dalam daerah hasil Y dinamakan fungsi peluang marginal dari Y. y x Contoh 3: Berdasarkan contoh 1: a. Tentukan fungsi peluang marginal dari X b. Tentukan fungsi peluang marginal dari Y Definisi 2: Fungsi Densitas Marginal Jika X dan Y adalah dua peubah acak kontinu dan f(x,y) adalah nilai fungsi densitas gabungan di (x,y), maka fungsi yang dirumuskan dengan : g(x) = f(x, y)dy; < x < Adapun fungsi yang dirumuskan dengan, dinamakan fungsi densitas marginal dari X h(y) = f(x, y)dx; < y <, dinamakan fungsi densitas marginal dari Y g(x) dan h(y) masing-masing merupakan fungsi densitas, maka: 1. g(x)dx = 1 2. h(y)dy = 1 Contoh 4: Berdasarkan contoh 2: a. Tentukan fungsi densitas marginal dari X b. Tentukan fungsi densitas marginal dari Y C. Distribusi Bersyarat Definisi 1: Fungsi Peluang Bersyarat

Jika p(x,y) adalah nila fungsi peluang gabungan dari dua peubah acak diskrit X dan Y di (x,y) dan p 2 (y) adalah nilai fungsi peluang marginal dari Y di y, maka fungsi yang dinyatakan dengan p(x y) = p(x,y) p 2 (y) ; p 2 (y) > 0 untuk setiap x dalam daerah hasil X, dinamakan fungsi peluang bersyarat dari X diberikan Y = y. Jika p 1 (x) adalah nilai fungsi peluang marginal dari X di x, maka fungsi yang dirumuskan p(x,y) p(x y) = ; p 1 (x) > 0 p 1 (x) untuk setiap y dalam daerah Y, dinamakan fungsi peluang bersyarat dai Y diberikan X=x. Definisi 2: Fungsi Densitas Bersyarat Jika f(x,y) adalah nila fungsi densitas gabungan dari dua peubah acak kontinu X dan Y di (x,y) dan f 2 (y) adalah nilai fungsi peluang marginal dari Y di y, maka fungsi yang dinyatakan dengan: p(x y) = f(x,y) f 2 (y) ; f 2 (y) > 0 untuk setiap x dalam daerah hasil X, dinamakan fungsi peluang bersyarat dari X diberikan Y = y. Jika p 1 (x) adalah nilai fungsi peluang marginal dari X di x, maka fungsi yang dirumuskan p(x y) = f(x,y) f 1 (x) ; f 1 (x) > 0 untuk setiap y dalam daerah Y, dinamakan fungsi peluang bersyarat dai Y diberikan X =x. Berdasarkan Contoh 1: a. Tentukan p(x y) b. Tentukan p(y x) c. Hitunglah p(x y = 1) berdasarkan Contoh 2: a. Tentukan g(x y) b. Tentukan h(y x) D. Kebebasan Stokastik Definisi 1: Kebebasan Stokastik Diskrit

Misalkan dua peubah acak diskrit X dan Y mempunyai nilai fungsi peluang gabungan di (x,y), yaitu p(x,y) serta masing-masing mempunyai nilai fungsi peluang marginal dari X di x, yaitu p 1 (x) dan nilai fungsi peluang marginal dari Y di y, yaitu p 2 (y). Kedua peubah acak X dan Y dikatakan bebas stokastik, jika dan hanya jika: p(x, y) = p 1 (x). p 2 (y) Untuk semua pasangan nilai (x,y) Berdasarkan contoh 1 Apakah X dan Y bebas stokastik? Definisi 2: Kebebasan Stokastik Kontinu Misalkan dua peubah acak kontinu X dan Y mempunyai nilai fungsi densitas gabungan di (x,y), yaitu f(x,y) serta masing-masing mempunyai nilai fungsi peluang marginal dari X di x, yaitu f 1 (x) dan nilai fungsi peluang marginal dari Y di y, yaitu f 2 (y). Kedua peubah acak X dan Y dikatakan bebas stokastik, jika dan hanya jika: f(x, y) = f 1 (x). f 2 (y) Berdasarkan contoh 2 Apakah X dan Y bebas stokastik?