Soal 1: Misalkan fungsi peluang gabungan dari peubah acak X dan Y berbentuk: p(x,y) =(1/21) (x + y) ; x = 0,1, 2, 3 y = 1, 2 Hitung E(2XY 2 1)

dokumen-dokumen yang mirip
EKSPEKTASI DUA PEUBAH ACAK

A. Distribusi Gabungan

A. Distribusi Gabungan

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

Ekspektasi Satu Peubah Acak Diskrit

Ekspektasi Satu Peubah Acak Kontinu

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

STATISTIK PERTEMUAN VI

BEBERAPA TEKNIK DISTRIBUSI FUNGSI PEUBAH ACAK

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

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

BEBERAPA DISTRIBUSI KHUSUS DKINTINU DIKENAL

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

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

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.

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

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

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

MA 2081 STATISTIKA DASAR UTRIWENI MUKHAIYAR 24 FEBRUARI 2011

Fungsi Peluang Gabungan

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

Joint Distribution Function

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

Peubah Acak dan Distribusi Kontinu

Bab 7 Ekspektasi dan Fungsi Pembangkit Momen: Cintailah Mean

MINGGU KE-8 HARGA HARAPAN DAN BEBERAPA KETAKSAMAAN DALA

BI5106 Analisis Biostatistik 18 September 2012 Utriweni Mukhaiyar

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

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

Sebaran Peubah Acak Bersama

Pengantar Statistika Matematik(a)

Sebaran Peubah Acak Bersama

Bab 9 Peluang dan Ekspektasi Bersyarat: Harapan Tanpa Syarat

BAB IV EKSPEKTASI MATEMATIK

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

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

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

BAB 2 MOMEN DAN ENTROPI

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

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

DISTRIBUTIONS OF RANDOM VARIABLE DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM

Bab 8 Fungsi Peluang Bersama: Bersama Kita Berpisah

BAB II LANDASAN TEORI

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS

Pengantar Proses Stokastik

BAB II LANDASAN TEORI

Variabel Random dan Nilai Harapan. Oleh Azimmatul Ihwah

Pengantar Statistika Matematika II

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

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

MA5181 PROSES STOKASTIK

Penentuan Momen ke-5 dari Distribusi Gamma

BAB II KAJIAN PUSTAKA. bersyarat, momen bersyarat, distribusi binomial, martingale, tingkat bunga &

PENGANTAR PROBABILITAS STATISTIKA UNIPA SBY

Harapan Matematik (Teori Ekspektasi)

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

2. Peubah Acak (Random Variable)

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

RPS STATISTIKA MATEMATIKA

DISTRIBUSI PROBABILITAS

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

Pengantar Proses Stokastik

EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK

MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

MA4081 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Cerdas dan Stokastik

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

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

Statistika Variansi dan Kovariansi. Adam Hendra Brata

Pengantar Proses Stokastik

KALKULUS MULTIVARIABEL II

oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

MA5181 PROSES STOKASTIK

PERSAMAAN DIFERENSIAL I PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

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

BAB III PROSES POISSON MAJEMUK

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

4. Dibawah ini persamaan diferensial ordo dua berderajat satu adalah

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

Pengantar Statistika Matematik(a)

MA4181 MODEL RISIKO Enjoy the Risks

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

MODEL ANTRIAN DENGAN KEDATANGAN BERDISTRIBUSI POISSON DAN WAKTU PELAYANAN BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL

BAB II LANDASAN TEORI

Pengantar Proses Stokastik

TINJAUAN PUSTAKA Analisis Gerombol

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak

PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER NON HOMOGEN

Minggu 4-5 Analisis Model MA, AR, ARMA. Minggu 6-7 Model Diagnostik dan Forecasting. Minggu 8-9 Analisi Model ARI, IMA, ARIMA

MINGGU KE-11 HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

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

Minggu 4-5 Analisis Model MA, AR, ARMA. Minggu 6-7 Model Diagnostik dan Forecasting. Minggu 8-9 Analisi Model ARI, IMA, ARIMA

STK 203 TEORI STATISTIKA I

MA6281 Topik Lanjut dalam Statistika ANALISIS DATA DENGAN COPULA Dependency is not necessarily bad

Hendra Gunawan. 25 September 2013

Transkripsi:

1 Pokok Bahasan HANDOUT PERKULIAHAN : Ekspektasi Dua Peubah Acak Diskrit URAIAN POKOK PERKULIAHAN A. Nilai Ekspektasi Gabungan Jika X dan Y adalah dua peubah acak diskrit, p(x,y) adalah nilai fungsi peluang gabungan dari (X, Y) di (x,y), dan v(x,y) adalah fungsi dari peubah acak X dan Y; maka nilai ekspektasi gabungan dari v(x,y), dinotasikan dengan E[v(x,Y)], dirumuskan sebagai: Soal 1: E[v(X, Y)] = v(x, y). p(x, y) Misalkan fungsi peluang gabungan dari peubah acak X dan Y berbentuk: p(x,y) =(1/21) (x + y) ; x = 0,1, 2, 3 y = 1, 2 Hitung E(2XY 2 1) B. Ekspektasi Bersyarat Jika X dan Y adalah dua peubah acak diskrit, p (x y) adalah nilai fungsi peluang bersyarat dari X diberikan Y=y di x, dan p (y x)) adalah nilai fungsi peluang bersyarat dari Y diberikan X=x di y, maka nilai ekspektasi bersyarat dari u(x) diberikam Y=y dirumuskan sebagai berikut: E[u(X) y] = u(x). p (x y) Dan ekspektasi bersyarat dari v(y) diberikan X=x dirumuskan sebagai berikut: E[v(Y) x] = v(y). p (y x) Soal 2: Hitung E(3X y= 1) dan E(2Y 2 x = 1) x y C. Rataan Bersyarat Jika X dan Y adalah dua peubah acak diskrit, p (x y) adalah nilai fungsi peluang bersyarat dari X diberikan Y=y di x, dan p (y x)) adalah nilai fungsi peluang bersyarat dari Y diberikan X=x di y, maka nilai rataan bersyarat dari X diberikam Y=y dirumuskan sebagai berikut: 1

2 E(X y) = x. p (x y) Dan rataan bersyarat dari Y diberikan X=x dirumuskan sebagai berikut: E(Y x) = y. p (y x) Soal 3: Hitung E(X y=1) dan E(Y x=2) x y D. Perkalian Dua Momen Definisi : Perkalian Dua Momen Diskrit Jika X dan Y adalah dua peubah acak diskrit, p(x,y) adalah nilai fungsi peluang gabungan dari (X, Y) di (x,y), µ x adalah rataan dari X dan µ y adalah rataan dari Y; maka perkalian dua momen sekitar pusat ke-r dan ke-s dari X, dan Y (dinotasikan dengan µ r,s ) dirumuskan sebagai berikut: μ r,s = E(X r Y s ) = x r y s. p(x, y) dan perkalian momen sekitar rataan ke-r dan ke-s dari X dan Y (dinotasikan dengan µ r,s ) dirumuskan sebagai berikut: μ r,s = E((X μ x ) r (Y μ y ) s ) = (x μ x ) r (y μ y ) s. p(x, y) Soal 4: Hitung μ 2,2 dan μ 1,2 E. Kovarians Definisi 1: Kovarians Perkalian momen sekitar rataan ke-1 dan ke-1 dari peubah acak X dan Y disebut kovarians dari X dan Y dan dinotasikan dengan Kov(X,Y) atau σ xy, dengan Kov(X,Y) = E[(X - µ x ) (Y - µ y )] Definisi 2: Kovarians Diskrit Jika X dan Y adalah dua peubah acak diskrit, p(x,y) adalah fungsi peluang dari X di x, maka fungsi pembangkit momen dari X didefinisikan sebagai: Kov(X, Y) = (x μ x )(y μ y ). p(x, y) 2

3 Perumusan Kovarians Umum Kov(X,Y) = µ 1,1 - µ x µ y Soal 5: Hitung Kov (X,Y) F. Varians Bersyarat Definisi 1: Varians Bersyarat Umum Jika X dan Y adalah dua peubah acak, baik diskrit maupun kontinu, maka varians bersyarat dari X diberikan Y=y didefinisikan sebagai: Var(X y) = E[{X E(X y)} 2 y] atau Var(X y) = E(X 2 y) [E(X y) y] 2 Dan varians bersyarat dari Y diberikan X = x didefinisikan sebagai: Var(Y x) = E[{Y E(Y x)} 2 x] atau Var(Y x) = E(Y 2 x) [E(Y x) x] 2 Definisi 2: Varians Bersyarat Diskrit Jika X dan Y adalah dua peubah acak diskrit, p (x y) adalah nilai fungsi peluang bersyarat dari X diberikan Y=y di x, dan p (y x) adalah nilai fungsi peluang bersyarat dari Y diberikan X=x di y, maka varians bersyarat dari X diberikam Y=y dirumuskan sebagai berikut: Var(X y) = [x E(X y)] 2. p (x y) dan varians bersyarat dari Y diberikan X=x dirumuskan sebagai: Var(Y x) = [y E(Y x)] 2. p (y x) Soal 6: Hitung Var(X y) dan Var (Y x) x y G. Fungsi Pembangkit Momen Gabungan Definisi 1: Fungsi Pembangkit Momen Gabungan Umum Jika X dan Y adalah dua peubah acak, baik diskrit maupun kontinu, maka fungsi pembangkit momen gabungan dari X dan Y (dinotasikan dengan M(t 1, t 2 )) didefinisikan sebagai: M(t 1, t 2 ) = E[exp(t 1 X + t 2 Y)] untuk h 1 < t 1 < h 1, -h 2 < t 2 < h 2, h 1 > 0, h 2 > 0 Definisi 2: Fungsi Pembangkit Momen Gabungan Diskrit 3

4 Jika X dan Y adalah dua peubah acak diskrit dengan p(x,y) adalah nilai fungsi peluang gabungan dari X dan Y di (x,y), maka fungsi pembangkit momen gabungan dari X dan Y didefinisikan sebagai: M(t 1 t 2 ) = e t 1x+t 2 y p(x, y) Pokok Bahasan : Ekspektasi Dua Peubah Acak Kontinu A. Nilai Ekspektasi Gabungan Kontinu Jika X dan Y adalah dua peubah acak kontinu, f(x,y) adalah nilai fungsi densitas gabungan dari (X, Y) di (x,y), dan v(x,y) adalah fungsi dari peubah acak X dan Y; maka nilai ekspektasi gabungan dari v(x,y), dinotasikan dengan E[v(x,Y)], dirumuskan sebagai: E[v(X, Y)] = v(x, y). f(x, y) dx dy Soal 1 : Misalkan fungsi densitas gabungan dari peubah acak X dan Y berbentuk: f(x,y) =16x 3 y 2 ; 0 < x < 1, 0 < y <1 = 0 ; x,y lainnya Hitung E(2X 2 Y 3XY+1) B. Ekspektasi Bersyarat Jika X dan Y adalah dua peubah acak kontinu, g(x y) adalah nilai fungsi densitas bersyarat dari X diberikan Y=y di x, dan h(y x)) adalah nilai fungsi densitas bersyarat dari Y diberikan X=x di y, maka nilai ekspektasi bersyarat dari u(x) diberikam Y=y dirumuskan sebagai berikut: E[u(X) y] = u(x). g(x y)dx Dan ekspektasi bersyarat dari v(y) diberikan X=x dirumuskan sebagai berikut: E[v(Y) x] = v(y). h(y x) dy Soal 2 : 4

5 Hitung E(3X y) dan E(2Y 2 x ) C. Rataan Bersyarat Jika X dan Y adalah dua peubah acak kontinu, g(x y) adalah nilai fungsi densitas bersyarat dari X diberikan Y=y di x, dan h(y x)) adalah nilai fungsi peluang bersyarat dari Y diberikan X=x di y, maka nilai rataan bersyarat dari X diberikam Y=y dirumuskan sebagai berikut: E(X y) = x. g(x y) dx dan rataan bersyarat dari Y diberikan X=x dirumuskan sebagai berikut: E(Y x) = y. h(y x)dy Soal 3: Hitung E(X Y) dan E(Y X) D. Perkalian Dua Momen Definisi : Perkalian Dua Momen Kontinu Jika X dan Y adalah dua peubah acak kontinu, f(x,y) adalah nilai fungsi densitas gabungan dari (X, Y) di (x,y), µ x adalah rataan dari X dan µ y adalah rataan dari Y; maka perkalian dua momen sekitar pusat ke-r dan ke-s dari X, dan Y (dinotasikan dengan µ r,s ) dirumuskan sebagai berikut: μ r,s = E(X r Y s ) = x r y s. f(x, y) dx dy dan perkalian momen sekitar rataan ke-r dan ke-s dari X dan Y (dinotasikan dengan µ r,s ) dirumuskan sebagai berikut: Soal 4: μ r,s = E((X μ x ) r (Y μ y ) s ) = (x μ x ) r (y μ y ) s. f(x, y) dx dy Hitung μ 2,3 dan μ 2,1 E. Kovarians Definisi : Kovarians Kontinu: 5

6 Jika X dan Y adalah dua peubah acak kontinu, f(x,y) adalah fungsi peluang dari X di x, maka fungsi pembangkit momen dari X didefinisikan sebagai: Kov(X, Y) = (x μ x )(y μ y ). f(x, y)dx dy Soal 5: Hitung Kov (X,Y) F. Varians Bersyarat Definisi : Varians Bersyarat Kontinu Jika X dan Y adalah dua peubah acak kontinu, g(x y) adalah nilai fungsi densitas bersyarat dari X diberikan Y=y di x, dan h(y x) adalah nilai fungsi densitas bersyarat dari Y diberikan X=x di y, maka varians bersyarat dari X diberikam Y=y dirumuskan sebagai berikut: Var(X y) = [x E(X y)] 2. g(x y)dx dan varians bersyarat dari Y diberikan X=x dirumuskan sebagai: Var(Y x) = [y E(Y x)] 2. h(y x) dy G. Fungsi Pembangkit Momen Gabungan Definisi 1: Fungsi Pembangkit Momen Gabungan Kontinu Jika X dan Y adalah dua peubah acak kontinu dengan f(x,y) adalah nilai fungsi densitas gabungan dari X dan Y di (x,y), maka fungsi pembangkit momen gabungan dari X dan Y didefinisikan sebagai: M(t 1 t 2 ) = e t 1x+t 2 y f(x, y)dx dy H. Koefisien Korelasi Jika X dan Y adalah dua peubah acak, baik diskrit maupun kontinu, maka koefisien korelasi (dinotasikan dengan ρ) didefinisikan sebagai: E(XY) E(X). E(Y) ρ = {{E(X 2 ) [E(X)] 2 } {E(Y 2 ) [E(Y)] 2 }} 6

7 I. Akibat Kebebasan Stokastik Telah dijelaskan sebelumnya bahwa dua peubah acak dikatakan saling bebas, jika distribusi gabungannya sama dengan perkalian dari distribusi marginal masing-masing peubah acaknya. Beberapa akibat kebebasan stokastik, jika X dan Y adalah dua peubah acak yang saling bebas: 1. E(XY) = E(X). E(Y) 2. E[u(X). v(y)] = E[u(X)]. E[v(Y)] 3. M(t 1 t 2 ) = M X (t 1 ). M Y (t 2 ) 4. Kov(X,Y) = 0 5. ρ = 0 6. µ rs = µ r. µ s 7