1 / 40

PELUANG (PROBABILITY)

PELUANG (PROBABILITY) . Kata kunci  MUNGKIN  kita berhadapan dengan sesuatu : q Mungkin hari ini hujan, yang tidak pasti q Mungkin saya akan dapat nilai A MUNGKIN  kita beri numeric 0 s/d 1  kita sudah mengubah pengertian mungkin ke dalam Pengertian PELUANG .

lucia
Download Presentation

PELUANG (PROBABILITY)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PELUANG (PROBABILITY) • Kata kunci MUNGKIN kita berhadapan dengan sesuatu : • qMungkin hari ini hujan, yang tidak pasti • qMungkin saya akan dapat nilai A • MUNGKIN kita beri numeric 0 s/d 1  kita sudah mengubah pengertian mungkin ke dalam Pengertian PELUANG. • Peluang hari ini akan hujan adalah 0,8 peluang saya akan dapat nilai A adalah 0,6.

  2. Sebuah coin dilempar dua kali yang kita perhatikan susunan sisi coin yang muncul G G H H G  S = [GG, GH, HG, HH] H • G = Gambar • H = Huruf

  3. DEFINISI PELUANG Definisi Klasik Jika dalam ruang sampel s dan berisi n equally likely dan mutually exclusive sample points, terdapat m favourable sample points to an event A maka praobablita terjadinya events A adalah

  4. Definisi Empirik (Definisi Statistik) Jika percobaan dilakukan berulang-ulang dalam kondisi yang sama maka

  5. Peluang subyektif, • yaitu peluang yang didasarkan kepada tingkat keyakinan seseorang tentang akan terjadinya sesuatu peristiwa tertentu.

  6. HUKUM-HUKUM PELUANG • Jika A merupakan sebuah peristiwa yang pasti akan terjadi, maka P (A) =1 • Jika A merupakan peristiwa yang tidak mungkin terjadi, maka P (A) = 0 • Jika A merupakan sebuah peristiwa tertentu, maka 0  P (A)  1 • Jika A merupakan sebuah peristiwa tertentu dan à merupakan peristiwa komplemennya, maka P (Ã) = 1 – P (A) • Jika A dan B merupakan dua buah peristiwa yang dapat terjadi bersama-sama, maka P (AB) = P (A) + P (B) – P (AB) • Keterangan : P (AB) melambangkan bahwa peristiwa A atau B atau kedua-duanya terjadi P (AB) adalah lambang bahwa peristiwa A dan B terjadi.

  7. Jika A dan B dua buah peristiwa yang mutually exclusive, maka : P (AB) = P (A) + P (B) • Jika A dan B independent (saling bebas) maka P (AB) = P(A).P(B) • Jika A dan B merupakan dua buah peristiwa yang tidak independent, maka P(AB) = P(A).P(B/A) Peristiwa (B/A) disebut peristiwa terjadinya B dengan syarat bahwa A telah terjadi.

  8. Variabel Random atauVariat(Random Variable/Variat) Kita kembalikepersoalanpelemparansebuah coin tiga kali. Yang kitaperhatikansekarangadalahbanyaknyagambar yang muncul, yang kitaberi lambing Y. Sample space susunankeluarnyasisi coin kitagambarsebagaiberikut :

  9. Definisi : Sebuah variabel Y disebut variabel random atau variat, apabila untuk setiap nilai Y terdapat peluangnya masing-masing

  10. DISTRIBUSI PELUANG • Distribusi Binomial ; Ciri-ciri nya : • Variatnya hanya dapat menghasilkan satu diantara dua peristiwa, yang diberi lambang SUKSES dan GAGAL. • Peristiwa S (Sukses) atau G (Gagal) dapat terjadi berulang-ulang dalam rentetan peristiwa yang terjadi, dan peristiwa-peristiwa G atau S itu terjadinya independent (bebas) Besarnya peluang untuk terjadinya S adalah P. Peluang P ini besarnya tetap untuk seluruh rentetan peristiwa; tentu saja peluang terjadinya G = I – P

  11. Bentuk Fungsi Distribusi untuk x = 0,1, … , n Distribui Binomial adalah distribusi berparameter dua, yaitu n dan p. jika x mengikuti distribusi Binomial rata-rata x, adalah x = n.p dan simpangan baku

  12. DISTRIBUSI BINOMIAL Syarat : 1.Experiment berulang-ulang dan independen 2.Diklasifikasi  SUKSES dan GAGAL 3.probabilita dari SUKSES atau GAGAL bersifat konstant 4.Experiment dilakukan dalam kondisi yang sama dan jumlahnya tertentu (memenuhi syarat eksperiment Bernoulli)

  13. Contoh : Pelemparan mata uang (coin) 5 kali

  14. Salah satu titik sampelnya adalah : G,G,G,H,H • P(G,G,G,H,H) = P (G)3.P(H)2 = (1/2)3.(1/2)2 • Titik sampel yang lain merupakan permutasi dari G,G,G,H,H. • Yaitu permutasi dari obyek yang tidak semuanya dapat dibedakan

  15. Probabilita (3G, 2H) = P (3G, 2H) =

  16. x f(x) = p(x) x.p(x) X2.p(x) 0 1 2 3  : 2,4995  : 7,4979 4 5 0,0312 0,1562 0,3125 0,3125 0,1562 0,0312 0 0,1562 0,6250 0,9375 0,6248 0,1560 0 0,1562 1,2500 2,8125 2,4992 0,7800 Pada contoh pelemparan coin 5x kita dapat menyajikan distribusi probabilitas sebagai berikut :

  17. Rata-rata distribusi binomial = n.p

  18. Sebuah perusahaan pembuat komputer mengetahui bahwa secara tehnis 10% dari hasil produksinya akan tidak memenuhi kaualitas standar dan dianggap rusak. Jika 15 unit komputer yang dihasilkan dipilih secara acak/random dari seluruh hasil produksi, berapakahprobabilitasnya: a) 3 unit komp.rusak. b)13atau lebih yg baik. • Distribusi POISSON Berdasarkan catatan kantor imigrasi, rata-rata setiap bulan terdapat 5 turis berasal dari Italia. Jika banyaknya turis yang datang berdistribusi POISSON, berapa probabilitas setiap bulan 2 orang turis berasal dari Italia ?

  19. DISTRIBUSI NORMAL • Distribusi normal merupakan distribusi variat kontinue , kurvanya berbentuk bel (lonceng), simetris berdiri tegak pada  yang sama dengan median dan modusnya. Luas daerah kurva normalnya merupakan probabilitas density function sebesar 100 prsen, dari variabel X yang bergerak dari -  s/d  • Untuk menghitung probabilitas dengan distribusi normal, lihat tabel Normal Standar (dist. Z). . .

  20. DISTRIBUSI SAMPLING Dari masing-masing sampel kita dapat menghitung nilai-nilai statistiknya (statistik deskriptif) : x, p, s2, me, mo, dan lain-lain

  21. macam distribusi sampling Distribusi sampling rata-rata Distribusi sampling beda dua rata-rata Distribusi sampling beda dua proporsi Distribusi sampling variance, dan lain-lain

  22. Distribusi Sampling Rata-rata • Sebagai ilustrasi, misal kita memiliki 5 angka. Diambil dua angka (satu persatu) dengan pemulihan angka yang sudah terpilih.

  23. DISTRIBUSI SAMPLING OF PROPORTION • Ada lima orang mahasiswa yang terpilih dalam nominasi calon pengurus BEM. Kelima mahasiswa tersebut ABCDE, ada 3 tidak memperoleh rekomendasi dari DEKAN. Dan ada 2 yang medapat rekomendasi

  24. ESTIMASI & TEST HIPOTESIS • Jika kita mempunyai sampel, kita akan melihat kondisi populasi, salah satu cara dengan cara : • -    ESTIMATION - TESTING HYPOTHESIS

  25. ESTIMATION • Point Estimation • Interval Estimation • Dalam estimasi biasanya diambil confidence interval = confidence coefisien = confidence limit = 95% = 1 -   = level of significant = 5%

  26. Test Hipothesis

  27. PERBEDAAN RATA-RATA DARI DUA KELOMPOK BERBEDA Jika kita mempunyai POPULASI I dengan rata-rata M1 dan simpangan baku 1, serta populasi II dengan rata-rata M2 dan simpangan baku 2. Banyaknya sampel untuk masing-masing populasi n1 dan n2 dengan rata-rata X1 dan X2. Dengan demikian selisih rata-rata kedua populasi dan kesalahan bakunya.

  28. Jika simpangan baku populasi tidak diketahui, dapat didekati dengan simpangan baku sampel

  29. Kita akan menguji hipotesis perbedaan rata-rata dua populasi (M1 – M2). Tiga pasangan hipotesis yang dapat terjadi : • a.Ho : 1 – 2 = 0, H1 : 1 – 2 0 • b.Ho : 1 – 2 0, H1 : 1 – 2 < 0 • c.Ho : 1 – 2 o, H1 : 1 – 2 > 0 • Apabila sampel besar ( n > 30) kita gunakan uji statistik Z. sedangkan bila sampel kecil (n  30) kita gunakan uji statisik t.

  30. UJI DUA PROPORSI

  31. UJI BEDA RATA-RATA LEBIH DARI 2 Dalam hal ini, kita menggunakan F test, dan kita harus mencari dua variance (S2) yang akan kita bandingkan, yaitu variance antar sampel (between the sample) dan variance dalam sampel (within the sample) yaitu :

  32. Sumber variasi d.f Jumlah kwadrat Rata-rata jumlah kuadrat F Rata-rata Antar kelompok Dalam kelompok 1 k –1  (N – 1) ni Ry Ay Dy y2 R = Ry/1 A = AY/k-1 D = Dy/(N – 1) A/D Untuk n tidak sama • Untuk n tidak sama, asumsinya adalah populasi berdistribusi normal dan homoginitas sejenis .Dalam hal ini kita gunakan tabel ANOVA

More Related