S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

Σχετικά έγγραφα
S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA

Sebaran Kontinu HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNAND LOGO

A. Distribusi Gabungan

Sebaran Peluang Gabungan

Kalkulus Multivariabel I

Matematika

Kalkulus 1. Sistem Bilangan Real. Atina Ahdika, S.Si, M.Si. Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia

PERSAMAAN KUADRAT. 06. EBT-SMP Hasil dari

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Proses Stokastik

Konvergen dalam Peluang dan Distribusi

Kalkulus 1. Sistem Koordinat. Atina Ahdika, S.Si, M.Si. Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia. Sistem Koordinat

LOGIKA MATEMATIKA. MODUL 1 Himpunan. Zuhair Jurusan Teknik Informatika Universitas Mercu Buana Jakarta 2012 年 04 月 08 日 ( 日 )

Jika X ialah satu pembolehubah rawak diskret yang mewakili bilangan hari hujan dalam seminggu, senaraikan semua nilai yang mungkin bagi X.

Sistem Koordinat dan Fungsi. Matematika Dasar. untuk Fakultas Pertanian. Uha Isnaini. Uhaisnaini.com. Matematika Dasar

Jika X ialah satu pembolehubah rawak diskret yang mewakili bilangan hari hujan dalam seminggu, senaraikan semua nilai yang mungkin bagi X.

Hendra Gunawan. 16 April 2014

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR

TINJAUAN PUSTAKA. Sekumpulan bilangan (rasional dan tak-rasional) yang dapat mengukur. bilangan riil (Purcell dan Varberg, 1987).

TEORI PELUANG* TKS 6112 Keandalan Struktur. Pendahuluan

Persamaan Diferensial Parsial

Kalkulus Multivariabel I

(a) Nyatakan julat hubungan itu (b) Dengan menggunakan tatatanda fungsi, tulis satu hubungan antara set A dan set B. [2 markah] Jawapan:

MA4181 PENGANTAR PROSES STOKASTIK Bab 2 Peluang dan Eks

KALKULUS LANJUT. Integral Lipat. Resmawan. 7 November Universitas Negeri Gorontalo. Resmawan (Math UNG) Integral Lipat 7 November / 57

Kalkulus Elementer. Nanda Arista Rizki, M.Si. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Mulawarman 2018

Pengantar Proses Stokastik

Pengantar Proses Stokastik

2 m. Air. 5 m. Rajah S1

artinya vektor nilai rata-rata dari kelompok ternak pertama sama dengan kelompok ternak kedua artinya kedua vektor nilai-rata berbeda

MA5283 STATISTIKA Bab 2 Peluang

Transformasi Koordinat 2 Dimensi

Pumping Lemma. Semester Ganjil 2013 Jum at, Dosen pengasuh: Kurnia Saputra ST, M.Sc

( 2 ( 1 2 )2 3 3 ) MODEL PT3 MATEMATIK A PUSAT TUISYEN IHSAN JAYA = + ( 3) ( 4 9 ) 2 (4 3 4 ) 3 ( 8 3 ) ( 3.25 )

KONSEP ASAS & PENGUJIAN HIPOTESIS

ANALISIS KORELASI DEBIT BANJIR RENCANA UNTUK BERBAGAI KONDISI KETERSEDIAAN DATA DI DAERAH KHUSUS IBUKOTA JAKARTA ABSTRAK

ANALISIS LITAR ELEKTRIK OBJEKTIF AM

Ciri-ciri Taburan Normal

BAB 3 PERENCANAAN TANGGA

SMJ minyak seperti yang dilakarkan dalam Rajah S2. Minyak tersebut mempunyai. bahagian hujung cakera. Dengan data dan anggapan yang dibuat:

STRUKTUR BAJA 2 TKS 1514 / 3 SKS PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL UNIVERSITAS JEMBER

Lampiran 1. Perhitungan Dasar Penentuan Kandungan Pupuk Organik Granul

Transformasi Koordinat 3 Dimensi

Bilangan Euler(e) Rukmono Budi Utomo Pengampu: Prof. Taufiq Hidayat. March 5, 2016

TH3813 Realiti Maya. Transformasi kompaun. Transformasi kompaun. Transformasi kompaun. Transformasi kompaun

Bab 1 Mekanik Struktur

EEU104 - Teknologi Elektrik - Tutorial 11; Sessi 2000/2001 Litar magnet

BAB III PERENCANAAN DAN GAMBAR

Peta Konsep. 5.1 Sudut Positif dan Sudut Negatif Fungsi Trigonometri Bagi Sebarang Sudut FUNGSI TRIGONOMETRI

DAFTAR LAMPIRAN. Lampiran 2. Penetapan derajat infeksi mikoriza arbuskular

PENGEMBANGAN INSTRUMEN

MODUL 3 : KERTAS 2 Bahagian A [40 markah] (Jawab semua soalan dalam bahagian ini)

Keterusan dan Keabadian Jisim

Tabel 1 Kombinasi perlakuan kompos, unsur kelumit, dan waktu penyemprotan

SOALMANDIRITINGKATSMA/MA/Sederajat ASAHTERAMPILMATEMATIKA(ASTRAMATIKA)XX I

BAB 5 : FUNGSI TRIGONOMETRI (Jangka waktu : 9 sesi) Sesi 1. Sudut Positif dan Sudut Negatif. Contoh

BAB 5 : FUNGSI TRIGONOMETRI (Jangka waktu : 9 sesi) Sesi 1. Sudut Positif dan Sudut Negatif. Contoh

PEPERIKSAAN PERCUBAAN SIJIL PELAJARAN MALAYSIA 2005

Latihan PT3 Matematik Nama:.. Masa: 2 jam. 1 a) i) Buktikan bahawa 53 adalah nombor perdana. [1 markah]

SIJIL VOKASIONAL MALAYSIA A03101 PENILAIAN AKHIR SEMESTER 1 SESI 1/2015 Matematik Bahagian A Mei

Rajah S1 menunjukkan talisawat dari jenis rata dengan dua sistem pacuan, digunakan untuk

EMT361 Keboleharapan & Analisis Kegagalan. Dr Zuraidah Mohd Zain Julai, 2005

BAB 4 PERENCANAAN TANGGA

Perubahan dalam kuantiti diminta bagi barang itu bergerak disepanjang keluk permintaan itu.

KEKUATAN KELULI KARBON SEDERHANA

HMT 221 FONETIK DAN FONOLOGI BAHASA MALAYSIA

BAB 4 PERENCANAAN TANGGA

BAB V DESAIN TULANGAN STRUKTUR

SMK SERI MUARA, BAGAN DATOH, PERAK. PEPERIKSAAN PERCUBAAN SPM. MATEMATIK TAMBAHAN TINGKATAN 5 KERTAS 1 Dua jam JUMLAH

Daftar notasi. jarak s 2, mm 2. lebar dari muka tekan komponen struktur, mm.

PENGAJIAN KEJURUTERAAN ELEKTRIK DAN ELEKTRONIK

50 cm. 30 cm J1M1 J1M2 S J3M0 J3M2 J1M0 J3M1 J2M2 J3M0 J2M1

Jawab semua soalan. P -1 Q 0 1 R 2

-9, P, -1, Q, 7, 11, R

B. Landasan Teori...25 C. Hipotesis BAB III. METODE PENELITIAN.. 26 A. Bahan dan Alat 26 B. Alur Penelitian.26 C. Analisis Hasil.. 29 BAB IV.

SEKOLAH MENENGAH KEBANGSAAN MENUMBOK. PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN 2015 MATEMATIK TINGKATAN 4 Kertas 2 Oktober Dua jam tiga puluh minit

Ukur Kejuruteraan DDPQ 1162 Ukur Tekimetri. Sakdiah Basiron

SESI: MAC 2018 DSM 1021: SAINS 1 DCV 2 PENSYARAH: EN. MUHAMMAD AMIRUL BIN ABDULLAH

DAFTAR ISI. Halaman Judul Pengesahan Persetujuan Persembahan Abstrak Abstact Kata Pengantar

Diagnostic Statistical Manual of Mental Disorder (DSM IV,1994)

ELEKTRIK KEMAHIRAN TEKNIKAL : BAB 1

TOPIK 1 : KUANTITI DAN UNIT ASAS

INVESTIGASI EMPIRIS KEKUATAN UJI KPSS. Oleh MUHAMMAD FAJAR

Tegangan Permukaan. Kerja

Tabel 4.1. Jumlah Publikasi Badan Litbang Kehutanan tahun

LATIHAN. PENYUSUN: MOHD. ZUBIL BAHAK Sign. : FAKULTI KEJURUTERAAN MEKANIKAL UNIVERSITI TEKNOLOGI MALAYSIA SKUDAI JOHOR

Klasifikasi bagi Kumpulan-Dua dengan Dua Penjana yang Mempunyai Kelas Nilpoten Dua

RUMUS AM LINGKARAN KUBIK BEZIER SATAHAN

BAB 2 PEMODULATAN AMPLITUD

Unit PENGENALAN KEPADA LITAR ELEKTRIK OBJEKTIF AM OBJEKTIF KHUSUS

1. DATA PERANCANGAN : a. Daya Lintas Lalu lintas kereta api setiap hari yang direncanakan untuk melalui trase jalan adalah :

Lampiran 1. Hasil identifikasi sampel

Kemahiran Hidup Bersepadu Kemahiran Teknikal 76

PERENCANAAN JALAN ALTERNATIF & PERKERASAN LENTUR TANJUNG SERDANG KOTABARU,KALIMANTAN SELATAN KM KM 7+000

SULIT 3472/2 SMK SERI MUARA, BAGAN DATOH, PERAK. PEPERIKSAAN PERCUBAAN SPM MATEMATIK TAMBAHAN TINGKATAN 5 KERTAS 2. Dua jam tiga puluh minit

LITAR ELEKTRIK 1 EET101/4. Pn. Samila Mat Zali

JANGAN BUKA KERTAS SOALAN SEBELUM DIARAHKAN

Lampiran 1. Hasil identifikasi sampel

BAB 4 PERENCANAAN PELAT LANTAI DAN PELAT ATAP

Transcript:

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010

SEBARAN PELUANG

II. SEBARAN PELUANG Ruang Contoh (S) adalah Himpunan semua kemungkinan hasil suatu percobaan. Anggota (Titik Contoh) = Setiap kemungkinan hasil dalam suatu ruang contoh. Kejadian = Himpunan bagian dari ruang contoh S. Misal sebuah uang logam dilempar tiga kali (atau tiga uang logam dilempar satu kali) : Ruang Contoh (S) = { AAA, AAG, AGA, AGG, GAA, GAG, GGA, GGG} Anggota (Titik Contoh) = AAA, AAG,, GGG Kejadian = {AAA}, {AAG},, {GGG}

II. SEBARAN PELUANG Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n r)! Banyaknya kemungkinan menanam 2 dari 4 tanaman hias untuk ditanam pada pot plastik satu tanaman dan satu tanaman lagi pada pot gerabah yaitu sebanyak 12 kemungkinan. 4! 1x2x3x4.r Pn = = = 12 (4 2)! 1x2

II. SEBARAN PELUANG Kombinasi = Susunan benda yang tidak tergantung pada letaknya. n!.r Cn = r! (n r)! Banyaknya kemungkinan memilih 2 dari 4 mata kuliah pilihan yaitu sebanyak 6 kemungkinan. 4! 1x2x3x4.r Cn = = = 6 2! (4 2)! (1x2)(1x2)

II. SEBARAN PELUANG Peluang = frekuensi relatif suatu kejadian. n P(x = n) = N Misal sebuah uang logam dilempar tiga kali (atau tiga uang logam dilempar satu kali) : Ruang Contoh (S) = { AAA, AAG, AGA, AGG, GAA, GAG, GGA, GGG} P(A=0) = 1/8 P(A=1) = 3/8 P(A=2) = 3/8 P(A=3) = 1/8

II. SEBARAN PELUANG 2.1 Sebaran Peluang Diskrit = Tabel atau rumus yang mencantumkan semua kemungkinan nilai suatu peubah acak diskrit berikut peluangnya. Grafiknya berbentuk histogram peluang. 2.2 Sebaran Peluang Kontinyu = Rumus yang mencantumkan semua kemungkinan nilai suatu peubah acak kontinyu berikut peluangnya. Grafiknya dapat berbentuk linier, simetris, menjulur ke kanan/kiri. Fungsinya disebut Fungsi Kepekatan Peluang.

2.1 Sebaran Peluang Diskrit Misal sebuah uang logam dilempar tiga kali (atau tiga uang logam dilempar satu kali) : Ruang Contoh (S) = { AAA, AAG, AGA, AGG, GAA, GAG, GGA, GGG} P(A=0) = 1/8 P(A=1) = 3/8 P(A=2) = 3/8 P(A=3) = 1/8 X (x = A) 0 1 2 3 f (x) = P (X = x) 1/8 3/8 3/8 1/8

2.1 Sebaran Peluang Diskrit 1. Sebaran Peluang Binom Bila suatu ulangan binom mempunyai peluang berhasil p dan gagal q, maka peluang keberhasilan dalam n ulangan yang bebas : b (x ; n, p) = xcn. p x.q n x x = 0, 1, 2,, n Rata-rata μ =n.p Ragam σ 2 = n.p.q Untuk perhitungan digunakan Tabel Jumlah Peluang Binom b (x ; n, p) = p ( 0 x n)

1. Sebaran Peluang Binom 20% buah mangga yang diekspor tergolong rusak. Sebuah sampel berukuran 20 diambil secara acak. Berapa peluang sampel yang diambil itu rusak : a. 2 buah b. paling sedikit tiga buah c. paling banyak 4 buah d. rata rata yang rusak Jawab : n = 20 p = 0,20 q = 0,80

1. Sebaran Peluang Binom n = 20 p = 0,20 q = 0,80 a. Yang rusak 2 buah = P (x = 2) b (x ; n, p) = xcn. p x.q n x b(2;20;0,2) = 2 C 20. (0,2) 2. (0,8) 18 20! b(2 ; 20 ; 0,2) = 2! 18! (0,2) 2 (0,8) 18 = 0,1369

1. Sebaran Peluang Binom Tabel Jumlah Peluang Binom n r 0,10 0,20 0,25 20 0 0,1216 0,0115 0,0032 1 0,3917 0,0692 0,0243 2 0,6769 0,2061 0,0913 3 0,8850 0,4551 0,2631 4 0,9648 0,6733 0,4654 a. P (x = 2) = P(x 2) P(x 1) P (x = 2) = 0,2061 0,0692 = 0,1369

1. Sebaran Peluang Binom Tabel Jumlah Peluang Binom n r 0,10 0,20 0,25 20 0 0,1216 0,0115 0,0032 1 0,3917 0,0692 0,0243 2 0,6769 0,2061 0,0913 3 0,8850 0,4551 0,2631 4 0,9648 0,6733 0,4654 b. Paling sedikit 3 buah = P (x 3) = 1 P(x 2) P(x 3) = 1 0,2061 = 0,7939

1. Sebaran Peluang Binom Tabel Jumlah Peluang Binom n r 0,10 0,20 0,25 20 0 0,1216 0,0115 0,0032 1 0,3917 0,0692 0,0243 2 0,6769 0,2061 0,0913 3 0,8850 0,4551 0,2631 4 0,9648 0,6733 0,4654 c. Paling banyak 4 buah = P (x 4) = 0,6733 d. Rata-rata = n. p = (20)(0,20) = 4 buah

2. Sebaran Peluang Poisson P(x ; μ) = e μ x! μ x x = 1,2, dan e = 2,718 μ = Rata-rata Ragam σ 2 = μ Dalam diperhitungan digunakan Tabel Jumlah Peluang Poisson p(x;μ) = p ( 0 x r)

2. Sebaran Peluang Poisson Contoh : Rata rata banyaknya tikus per dam 2 di lahan sawah diduga tersebar 10. Hitung peluang dalam luasan 1 dam 2 terdapat a. paling banyak 5 ekor b. lebih dari 12 ekor, c. 8 sampai 11. Jawab : µ=10

2. Sebaran Peluang Poisson Tabel Jumlah Peluang Poisson r Rata-rata ( μ ) 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0 5 0,1157 0,0885 0,0671 0,0504 0,0375 8 0,4557 0,3918 0,3328 0,2794 0,2320 9 0,5874 0,5218 0,4579 0,3971 0,3405 11 0,8030 0,7520 0,6968 0,6387 0,5793 13 0,9261 0,8981 0,8645 0,8253 0,7813 a. Paling banyak 5 ekor = P (x 5) = 0,0671

2. Sebaran Peluang Poisson Tabel Jumlah Peluang Poisson r Rata-rata ( μ ) 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0 5 0,1157 0,0885 0,0671 0,0504 0,0375 8 0,4557 0,3918 0,3328 0,2794 0,2320 9 0,5874 0,5218 0,4579 0,3971 0,3405 11 0,8030 0,7520 0,6968 0,6387 0,5793 13 0,9261 0,8981 0,8645 0,8253 0,7813 b. Lebih dari 12 ekor = P (x > 12) = 1 P(x 11) P (x > 12) = 1 0,6968 = 0,3032

2. Sebaran Peluang Poisson Tabel Jumlah Peluang Poisson r Rata-rata ( μ ) 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0 5 0,1157 0,0885 0,0671 0,0504 0,0375 8 0,4557 0,3918 0,3328 0,2794 0,2320 9 0,5874 0,5218 0,4579 0,3971 0,3405 11 0,8030 0,7520 0,6968 0,6387 0,5793 13 0,9261 0,8981 0,8645 0,8253 0,7813 c. 9 sampai 11 ekor = P (x 11) P(x 8) P(x 11) P(x 8) = 0,6968 0,3328 = 0,3640

2.2 Sebaran Peluang Kontinyu 1. Sebaran Peluang Normal - z z = x μ σ Dalam diperhitungan digunakan Tabel Jumlah Peluang Normal-z

1. Sebaran Peluang Normal - z Z 0,00 0,04 0,05 0,06 0,08 0,09-1,4 0,0808 0,0749 0,0735 0,0721 0,0694 0,0681 1,1 0,8643 0,8729 0,8749 0,8770 0,8810 0,8830 1,2 0,8849 0,8925 0,8944 0,8962 0,8997 0,9015 2,0 0,9772 0,9793 0,9798 0,9803 0,9812 0,9817 2,3 0,9893 0,9904 0,9906 0,9909 0,9913 0,9916 Luas daerah (peluang) dari : a. P(z < 1,46) = 0,0721

1. Sebaran Peluang Normal - z Z 0,00 0,04 0,05 0,06 0,08 0,09-1,4 0,0808 0,0749 0,0735 0,0721 0,0694 0,0681 1,1 0,8643 0,8729 0,8749 0,8770 0,8810 0,8830 1,2 0,8849 0,8925 0,8944 0,8962 0,8997 0,9015 2,0 0,9772 0,9793 0,9798 0,9803 0,9812 0,9817 2,3 0,9893 0,9904 0,9906 0,9909 0,9913 0,9916 Luas daerah (peluang) dari : b. P(z < 2,38) = 0,9913

1. Sebaran Peluang Normal - z Z 0,00 0,04 0,05 0,06 0,08 0,09-1,4 0,0808 0,0749 0,0735 0,0721 0,0694 0,0681 1,1 0,8643 0,8729 0,8749 0,8770 0,8810 0,8830 1,2 0,8849 0,8925 0,8944 0,8962 0,8997 0,9015 2,0 0,9772 0,9793 0,9798 0,9803 0,9812 0,9817 2,3 0,9893 0,9904 0,9906 0,9909 0,9913 0,9916 Luas daerah (peluang) dari : c. P(1,24 < z < 2,04) = 0,9793 0,8925 = 0,0868

1. Sebaran Peluang Normal - z Z 0,00 0,04 0,05 0,06 0,08 0,09-1,4 0,0808 0,0749 0,0735 0,0721 0,0694 0,0681 1,1 0,8643 0,8729 0,8749 0,8770 0,8810 0,8830 1,2 0,8849 0,8925 0,8944 0,8962 0,8997 0,9015 2,0 0,9772 0,9793 0,9798 0,9803 0,9812 0,9817 2,3 0,9893 0,9904 0,9906 0,9909 0,9913 0,9916 Luas daerah (peluang) dari : d. P(z > 1,15) = 1 0,8749 = 0,1251

1. Sebaran Peluang Normal-z Contoh 2 : Rata rata volume air kemasan X setiap gelas 200 ml dengan simpangan baku 10 ml. Jika volume air menyebar normal, hitunglah peluang gelas yang berisi : a. 208 ml. b. antara 191 dan 209 ml. c. 187 sampai 207 ml. d. Jika ada 10.000 gelas, berapa gelas yang berisi > 224 ml. Jawab : Rata rata μ = 200 ; simpangan baku σ = 10

1. Sebaran Peluang Normal-z Rata rata μ = 200 ; simpangan baku σ = 10 a. Berisi 208 ml P(x = 208) = (207,5 < x 208,5) P(207,5 < x < 208,5) = P(0,75 < z < 0,85) = P(z < 0,85) P(z < 0,75) = 0,8023 0,7734 = 0,0289

1. Sebaran Peluang Normal-z Rata rata μ = 200 ; simpangan baku σ = 10 b. Antara 191 dan 209 ml = P(191 < x < 209) P(191 < x < 209) = P( 0,90 < z < 0,90) = P(z < 0,90) P(z < 0,90) = 0,8159 0,1841 = 0,6318

1. Sebaran Peluang Normal-z Rata rata μ = 200 ; simpangan baku σ = 10 c. 187 sampai 207 = P(186,5 < x < 207,5) P(186,5 < x < 207,5) = P( 1,35 < z < 0,75) = P(z < 0,75) P(z < 1,35) = 0,7734 0,0401 = 0,7333

1. Sebaran Peluang Normal-z Rata rata μ = 200 ; simpangan baku σ = 10 d. Volume lebih dari 224 ml P(x > 224 ml) = 1 P( x < 224) P( x > 224) = 1 P(x < 224) = 1 P(z < 2,24) = 1 0,9875 = 0,0125 Jumlah gelas = 10.000 (0,0125) = 125 gelas

2.2 Sebaran Peluang Kontinyu 1. Sebaran Peluang Normal - z 2. Sebaran Peluang t - student 3. Sebaran Peluang F 4. Sebaran Peluang X 2 (Kai-Kuadrat)