• Tidak ada hasil yang ditemukan

BAB III POPULASI, SAMPEL & DISTRIBUSI TEORITIS VARIABEL DISKRIT DAN FUNGSI PROBABILITAS

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "BAB III POPULASI, SAMPEL & DISTRIBUSI TEORITIS VARIABEL DISKRIT DAN FUNGSI PROBABILITAS"

Copied!
14
0
0

Teks penuh

(1)

Pertemuan ke- 4 BAB III

POPULASI, SAMPEL & DISTRIBUSI TEORITIS VARIABEL DISKRIT DAN FUNGSI PROBABILITAS

3.1 Variabel Random atau Variabel Acak

Variabel yang nilainya merupakan suatu bilangan yang ditentukan oleh terjadinya hasil suatu percobaan dinamakan variabel random. Contoh:

Bila 2 mata uang dilempar 1 x , maka ruang sampelnya : S = { AA,AG, GA , GG }

Variabel Acak yang terdapat dalam fungsi probabilitas : a. Variabel diskrit

Variabel diskrit hanya dapat dinyatakan dengan nilai – nilai yang terbatas jumlahnya , dan dinyatakan dengan bilangan bulat.

b. Variabel kontinu

Variabel kontinu dinyatakan dengan harga yang terdapat dalam suatu interval.

Fungsi

FungsiDistribusiDistribusi

Jika kita mempunyai variabel acak x maka fungsi sebenarnya adalah

Σ f( x ) ; x diskrit (dinyatakan dengan sigma ) F ( x ) = P ( X ≤x ) =

f ( x ) dx ; x kontinu (dinyatakan dengan integral) 3.2 Nilai Harapan (Mean/Rata–rata) dan Varians Distribusi Diskrit

Nilai harapan suatu variabel acak x ditulis E (x) didefinisikan E (x) = Σx. f (x)

Var (x) = σx2= E [ x – E (x) ] 2 = E (x2) – { E (x) } 2

(2)

Latihan Soal

4. Jika x mata dadu seimbang , berapa nilai harapan (rata – rata) nya ?

Jawab:

E (x) = ΣΣΣΣx . f (x)

(3)

Fungsi probabilitas dengan variabel diskrit terdiri dari : 1. Distribusi Binomial

2. Distribusi Poisson 3.3 Distribusi Binomial

Rumus Distribusi Binomial :

b (x / n , p) = P (X = x)= n C x px. qn-x; x = 0,1,…n q = 1 – p

Dimana : - b ( x / n , p ) ≥≥≥≥0

- ΣΣΣΣb ( x/n , p ) = ( q + p )n= 1 Rata – rata ( Mean ) = µµµµx= n . p

Varians ( x ) = σσσσx2= n . p . q

Distribusi yang dipakai sebagai pendekatan bagi distribusi binomial adalah Distribusi Poisson dan Distribusi Normal.

Suatu eksperimen Binomial akan memenuhi

4

syarat sebagai berikut :

1. Jumlah percobaan harus tetap

2. Setiap

percobaan

harus

menghasilkan

dua

alternatif

yaitu

sukses

atau

tidak

sukses

merupakan percobaan Binomial.

3. Semua percobaan mempunyai nilai probabilitas

yang sama untuk sukses.

(4)

Latihan Soal

1. Bila sekeping uang logam yang seimbang dilempar sebanyak 6 kali, berapa:

a. probabilitas memperoleh 5 sisi gambar

b. probabilitas memperoleh paling sedikit 5 sisi gambar Jawab: a. n = 6 ; p = ½ ; q = 1 – p = 1 – ½ = ½

b ( x / n , p ) = b ( 5/6 , ½ ) = 6C5( ½ )5. ( ½ )6-5 = 6! (½)5. (½)1= 3/32

5!.1! b. n = 6 ; x = 6 ; p = 1/2

b ( x/n , p ) = b ( 6/6 , ½ ) = 6C6( ½ )6. ( ½ )6-6 = 6 ! ( ½ )6. ( ½ )0= 1/64

6!0!

Probabilitas memperoleh ≥5 sisi gambar adalah :

b ( 5/6 , ½ ) + b ( 6/6 , ½ ) = 3/32 + 1/64 = 6/64 + 1/64 = 7/64

2. Jika x berdistribusi Binomial dengan n = 4 dan p = 1/6 , berapa : a. Rata – rata dari x

b. Varians (x)

Jawab : a. n = 4 ; p = 1/6 ; q = 1 – p = 1 – 1/6 = 5/6 E ( x ) = n.p = 4.1/6 = 2/3

b. Var ( x ) = σσσσx2= n.p.q = 4.1/6.5/6 = 20/36 = 5/9

3. Ada 4000 paku pada sayap . Probabilitas kerusakan sebuah paku khusus pada permukaan sayap pesawat terbang adalah 0,001. Berapa E (x) nya ?

(5)

3.4 Distribusi Poisson Ciri-ciri Distribusi Poisson

Digunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya kejadian menurut satuan waktu atau ruang. Distribusi Poisson digunakan sebagai pendekatan dari distribusi binomial.

Rumus Distribusi Poisson

f ( x ) = µx . e= p ( x/n , p ) x!

Dimana : x = 0 , 1, 2 … n dan e = 2,71828… Rata – rata = µx = n . p

Varians (x) = σx2= n . p

Dalam distribusi Poisson Rata – rata dengan

Variansnya adalah sama

Latihan soal !

1. Bila 5 keping uang logam dilempar sebanyak 64 kali , berapa probabilitas timbulnya 5 sisi angka sebanyak 0,1, 2 , 3 ,4 , 5 kali ?

Jawab:

probabilitas memperoleh 5 sisi angka dari pelemparan 5 keping uang logam sebanyak satu kali adalah :

p = 1.( ½ )5= 1/32

Bila p = 1/32 , n = 64 ; probabilitas memperoleh 5 sisi angka dari pelemparan 5 keping uang logam sebanyak 64 kalimenjadi :

f( x ) = 64 1 / 32 x 31 / 32 64-x

(6)

Rumus ini sulit dikerjakan dengan Distribusi Binomial, maka diambil µ=n.p = 64 . 1/32 = 2 diperoleh :

f ( x ) = µx . e-µ = 2x. e-2 ; x = 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5

x ! x ! e-2= 0 ,1353

x 0 1 2 3 4 5 f ( x ) 0,135 0,271 0,271 0,180 0,090 0,036

2. Jika x berdistribusi Poisson dengan n = 7 dan p = 1/4 berapa :

a. Rata – rata x b. Varians (x)

jawab : a. E (x) = n . p = 7.1/4 = 7/4 b. Var (x) = n . p = 7 . 1/4 = 7/4

3. Mata uang dilempar 6 kali . Jika x = banyaknya gambar, berapa E (x) ?

(7)

¼

1/12 1/6 1/8 3/8

P(X)

8 12 16 20 24

X

Latihan soal:

1. Dari tabel diatas tentukan:

a. mean X;

b. standar deviasi X;

c. E(2X – 3 )2

2. Misalkan X adalah suatu variabel acak dengan

E{(X-1)2} =10 dan E{(X-2)2} = 6 , tentukan mean X dan simpangan baku X.

3. Bila sekeping uang logam dilemparkan 6 kali, hitunglah probabilitas memperoleh:

a. 5 muka b. paling sedikit 5 muka

4. Bila 20 dadu dilemparkan sekaligus, tentukanlah: a. rata-rata dari banyaknya muncul muka 3;

b. simpangan baku dari banyaknya muncul muka 3! 5. Bila variabel acak X berdistribusi binomial dengan

n = 100, p = 0,005, hitunglah P(X=15)!

(8)

! "

! " #

# $! % & ' ()*

' + , % &

'

!

(9)

1-2 3 '

45++4

" #

$

µ

! " #%& ' ( )

6

$ &7$ ) 8

9 ' ) 8 &7$

, 3,

9

-$ :

(10)

1-; & + ++ 3 '

. < 9 9 '

' :

Gambar 2

(11)

; 3 '

. < 9 ,

' :

P(X=5) = 0,127

(12)

SOAL – SOAL LATIHAN

01. Suatu variabel acak diskrit, maka nilai harapan , E(x) fungsinya akan dinyatakan dengan :

a. Σx.f(x) c. Σf(x)

b. f(x)dx d. x.f(x)dx

02. Suatu bilangan yang ditentukan oleh terjadinya

hasil suatu percobaan acak dimana nilainya

bervariasi adalah….

a. Variabel random c. Permutasi

(13)

02. Suatu bilangan yang ditentukan oleh terjadinya hasil suatu percobaan acak dimana nilainya bervariasi adalah….

a. Variabel random c. Permutasi

b. Probabilitas d. Kombinasi

03. Jika E (x) = -2 maka nilai dari E [3(x-2)] adalah :

a. - 6 c. -12

b. - 8 d. -4

03. Jika E (x) = -2 maka nilai dari E [3(x-2)] adalah :

a. - 6 c. -12

b. - 8 d. -4

04. Jika x variabel berdistribusi binomial, dan banyaknya observasi adalah 10 dan peluang sukses 1/5, maka nilai harapan x adalah:

a. ½ c. 2

(14)

04. Jika x variabel berdistribusi binomial, dan banyaknya observasi adalah 10 dan peluang sukses 1/5, maka nilai harapan x adalah:

a. ½ c. 2

b. 50 d. 25

05. Fungsi distribusi peluang variabel X diskrit diketahui sebagai berikut:

Maka nilai harapan X adalah:

a. 1 c. 3

05. Fungsi distribusi peluang variabel X diskrit diketahui sebagai berikut:

Maka nilai harapan X adalah:

a. 1 c. 3

b. 2 d. 4

01. Suatu variabel acak diskrit, maka nilai harapan , E(x) fungsinya akan dinyatakan dengan :

Gambar

;���� ���������� ������&�������������� +�++��������3��������'� ����Gambar 2

Referensi

Dokumen terkait

• Suatu fungsi yang bernilai riil dari domain ruang sampel dari sebuah eksperimen acak.. • Nilainya berhubungan dengan kejadian sederhana dalam

JAMES BERNOULLI adalah suatu distribusi teoritis yang menggunakan var random diskrit (var yang.. hanya memiliki nilai tertentu, nilainya merupakan bilangan bulat dan asli

Sebuah variabel random kontinyu adalah variabel random yang dapat bernilai apapun dalam suatu interval.. Probabilitas variabel random kontinyu X ditentukan oleh

Jika data variabel dependent yang diketahui merupakan data dari variabel ordinal yang dibentuk dari suatu variabel kontinu yang nilainya tidak diketahui dan variabel kontinu

Sebuah ukuran atau besaran yang merupakan hasil suatu percobaan atau kejadian yang terjadi acak atau untung- untungan dan mempunyai nilai yang berbeda-beda.. Variabel

Variabel acak adalah fungsi yang memetakan setiap anggota ruang sampel (titik sampel) pada suatu bilangan real.. Sebagai contoh, X adalah variabel acak, sedangkan x adalah

Reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan. indikator dari variabel

Distribusi Geometrik 1 4 Berkaitan dengan percobaan Bernoulli, dimana terdapat n percobaan independen yang memberikan hasil dalam dua kelompok sukses dan gagal, variabel random