Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

30
Isnaini Nurisusilawati

Transcript of Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Page 1: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Isnaini Nurisusilawati

Page 2: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Distribusi peluang untuk peubah acak kontinu tidakbias disajikan dalam bentuk table tapi dalam bentukrumus.

Fungsi peluang, f(x), untuk peubah acak kontinudisebut fungsi padat peluang (Probability DensityFunction/pdf) atau fungsi padat saja.

Grafik fungsi padat adalah kurva kontinu dan peluangdinyatakan sebagai luas daerah di bawah kurva.

Karena peluang selalu positif, maka kurva fungsi padatselalu berada di atas sumbu-x

Page 3: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Fungsi f(x) adalah fungsi padat peluang (probability density function/pdf) peubahacak kontinu X, yang didefinisikan di atas himpunan semua bilangan real R, bila

1. f(x) ≥ 0 untuk semua x anggota R

2. −∞

∞𝑓 𝑥 𝑑𝑥 = 1

3. 𝑃 𝑎 < 𝑋 < 𝑏 = 𝑎

𝑏𝑓 𝑥 𝑑𝑥 = 1

Page 4: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Perhatikan bahwa, peubah acak kontinu mempunyai peluang nol pada setiap titikx, tapi lebih besar dari 0 untuk X yang terletak dalam sebuah selang(interval).

Misal,

Satu orang dipilih secara acak dari suatu kelompok mahasiswa. Peluangmahasiswa yang terpilih memiliki tepat 172 cm (tidak kurang atau lebihsedikitpun yaitu presisi 172,0000) adalah sangat kecil sehingga peluangkejadian tersebut diberi nilai nol. Namun, peluang memilih mahasiswa yangtingginya paling sedikit 172,000 cm dan 174,000 cm lebih besar dari nol.

Perhatikan pula bahwa bila X kontinu,

P(a < X ≤ b) = P(a < X < b) + P(X = b) = P(a < X < b) + 0 = P(a < X < b)

Artinya, tidak penting benar apakah titik di ujung selang diikutsertakan atau tidak.Hal ini tidak benar jika X adalah diskrit.

Page 5: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Misalkan bahwa error suhu reaksi, dalam 0C, pada percobaan laboratorium yang dikontrol merupakan variabel acak yang mempunyai fungsi padat peluang

𝑥2

3, -1 < x < 2

0, untuk x lainnya

a. Tunjukkan bahwa syarat 2 dipenuhi

b. Hitung P(0 < x ≤ 1)

Jawab

a. −∞

∞𝑓 𝑥 𝑑𝑥 = −1

2 𝑥2

3𝑑𝑥 =

𝑥3

9

2−1

=8

9+

1

9= 1

b. P(0 < x ≤ 1) = 0

1 𝑥2

3𝑑𝑥 =

𝑥3

9

10

=1

9

f(x) =

Page 6: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Tentukan konstanta c sedemikian rupa sehingga fungsi

cx2, 0 < x < 3

0, untuk x lainnya

Adalah fungsi padat peluang, kemudian hitung P(1 < X < 2)!

f(x) =

Page 7: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Syarat 1: c harus ≥ 0 agar f(x) ≥ 0

Lalu,

−∞

∞𝑓 𝑥 𝑑𝑥 = 0

3𝑐𝑥2 𝑑𝑥 =

𝑐𝑥3

3

30

= 9𝑐

Syarat 2: −∞

∞𝑓 𝑥 𝑑𝑥 = 1

maka, 9c = 1 sehingga c = 1/9

P(1 < X < 2) = 1

2 𝑥2

9𝑑𝑥 =

𝑥3

3

21

= 8/27 – 1/27 = 7/27

Page 8: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Distribusi kumulatif F(x) suatu peubah acak kontinu X dengan fungsi padat f(x) diberikan oleh

𝐹 𝑥 = 𝑃(𝑥 ≤ 𝑥) = −∞

𝑥𝑓 𝑡 𝑑𝑡 untuk −∞ < x < ∞

Sebagai akibat langsung dari definisi diatas, dapat ditulis kedua hasil berikut:

P(a < x < b) = F(b) – F(a)

Dan

𝑓 𝑥 =𝑑𝐹(𝑥)

𝑑𝑥

Page 9: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Carilah F(x) dari fungsi padat di bawah ini lalu hitunglah P(1 < x < 2)

f(x) = 0

3 𝑥2

9𝑑𝑥

Jawab:

Jika x < 0, maka F(x) = 0

Jika 0 ≤ x < 3, maka

F(x) = −∞

𝑥𝑓 𝑡 𝑑𝑡 = 0

𝑥 𝑡2

9𝑑𝑡 =

𝑡3

27

𝑥0

=𝑥3

27

Jika x ≥ 3, maka

F(x) = 0

3𝑓 𝑡 𝑑𝑡 + 3

𝑥𝑓 𝑡 𝑑𝑡 = 0

3 𝑡2

9𝑑𝑡 + 3

𝑥0𝑑𝑡 = 1

Jadi distribusi kumulatifnya,

𝐹 𝑥 =

0, 𝑥 < 0

𝑥3

27, 0 ≤ 𝑥 < 3

1, 𝑥 > 3

Page 10: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

P(1 < x < 2) = F(2) – F(1) = 8/27 – 1/27 =7/27

Page 11: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Distribusi normal adalah distribusi peluang kontinu yang terpenting dalam seluruhbidang statiska. Alasannya:

1. Distribusi normal memiliki kemampuan yang dapat diterapkan pada banyak situasi,terutama untuk membuat kesimpulan dari sampel yang digunakan.

2. Distribusi normal sangat baik digunakan dalam analisis fenomena yang menggunakandata kontinu, seperti ukuran berat, tinggi rendahnya skor IQ, jumlah curah hujan, dll.

Sekumpulan nilai data akan terdistribusi normal (membentuk kurva yang simetris)jika rata-rata nilai variabel sama dengan median dan sama dengan modus nilaidata tersebut (mean=median=modus).

Grafiknya disebut kurva normal dan berbentuk seperti lonceng yangmenggambarkan dengan cukup baik banyak gejala yang muncul di alam, industri,dan penelitian.

Suatu peubah acak kontinu X yang distribusinya berbentuk lonceng disebutpeubah acak normal.

Page 12: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Distribusi normal, Fungsi padat peubah acak normal X, dengan rataan 𝝁 danvariansi σ2, ialah

𝒏 𝒙; 𝝁, 𝝈 = 𝒇 𝒙 =𝟏

𝟐𝝅𝝈𝒆

−𝟏𝟐

𝒙−𝝁𝝈

𝟐

𝝁= rata-rata populasi

𝝈 = simpangan baku populasi

𝝅 = konstanta yang nilainya mendekati 3,14159

e = konstanta yang nilainya mendekati 2,7182

x = setiap nilai variabel acak kontinu yang besarnya -∞ sampai dengan +∞

Page 13: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id
Page 14: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

1. Grafik simetri terhadap garis tegak x=𝝁

2. Grafik selalu berada di atas sumbu X atauf(x)>0

3. Mempunyai 1 nilai modus (titik pada sumbudatar yang memberikan maksimum kurva)yang terdapat pada x=𝝁

4. Luas daerah di bawah kurva f(x) dan di atassumbu x=1, yaitu F(-∞ < x < +∞) = 1

Page 15: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Probabilitas distribusi normal f(x) pada interval a<x<b

ditentukan dengan memakai luas daerah di bawah kurva f(x).

Karena f(x) merupakan fungsi kontinu, probabilitas P(a<x<b)

dihitung dengan memakai integral dari fungsi f(x) yang

dibatasi oleh x=a dan x=b, yaitu

P(a<x<b) = 𝑎

𝑏𝑓 𝑥 𝑑𝑥 = 𝑎

𝑏 1

𝟐𝝅𝝈𝒆

−𝟏

𝟐

𝒙−𝝁

𝝈

𝟐

dx

Page 16: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

P(a<x<b) = 𝒂

𝒃𝒇 𝒙 𝒅𝒙 = 𝒂

𝒃 𝟏

𝟐𝝅𝝈𝒆

−𝟏

𝟐

𝒙−𝝁

𝝈

𝟐

dx

Rumus integral diatas sangat berguna untuk menghitung daerah di bawah kurva distribusi normal

standar. Tapi, secara matematis bentuk integral dari fungsi f(x) tersebut sulit dipecahkan secara

langsung dengan teknik integral. Maka, penyelesaiannya dilakukan dengan transformasi nilai-

nilai x menjadi nilai baku Z yaitu,

𝒁 =𝒙 − 𝝁

𝝈

Page 17: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

𝒁 =𝒙 − 𝝁

𝝈

𝝁-3𝝈 𝝁-2𝝈 𝝁-𝝈 𝝁 𝝁+3𝝈𝝁+2𝝈𝝁+𝝈

−𝟑 −𝟐 −𝟏 0 𝟑𝟐𝟏

𝝁 = 𝟎𝝈 = 𝟏

𝒇 𝒙 → 𝒇(𝒁) 𝒇 𝒙 =𝟏

𝟐𝝅𝝈𝒆

−𝟏𝟐

𝒙−𝝁𝝈

𝟐

𝒇 𝒁 =𝟏

𝟐𝝅𝒆−

𝟏

𝟐𝒁𝟐

, dimana -∞ < z < +∞

Page 18: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Probabilitas P(Z1 < Z < Z2) dihitung dengan rumus berikut:

P(Z1 < Z < Z2) = z1

z2 𝒇 𝒛 𝒅𝒛 = z1

z𝟐 𝟏

𝟐𝝅𝒆−

𝟏

𝟐𝒛 𝟐

dz

Probabilitas dihitung dengan menggunakan Tabel Distribusi Normal Standar.

𝒇 𝒁 =𝟏

𝟐𝝅𝒆−

𝟏

𝟐𝒁𝟐

, dimana -∞ < z < +∞

Page 19: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Tentukan probabilitas dari nilai Z berikut:

a. P(0 < Z ≤ 1,54) f. P(Z ≥ 1,75)

b. P(-2,53 ≤ Z < 0) g. P(Z < -1,75)

c. P(1,62 ≤ Z ≤ 1,62) h. P(Z > -1,52)

d. P(1,62 ≤ Z ≤ 1,62) i. P(Z < 0,97)

e. P(1,62 ≤ Z ≤ 1,62) j. P(-1,43 < Z < 2,53)

Gunakan Tabel Distribusi Normal Standar P(0<Z<Z0). Perhatikan luas daerah yang diarsir

pada gambar di sebelah kiri yang menunjukkan probabilitas nilai Z yang hendak

dihitung. Karena fungsi f(z) adalah fungsi kontinu, P(0<Z<Z1) = P(0 ≤ Z<Z1)

Page 20: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

a. Daerah P(0 < Z ≤ 1,54)

Dari tabel diperoleh P(0 < Z ≤ 1,54)

= P(Z<1,54) - P(Z>0)

= 0,9382 – 0,5000

= 0,4382

b. Daerah P(-2,53 ≤ Z < 0)

Dari tabel diperoleh P(-2,53 ≤ Z < 0)

= P(Z<0) - P(Z>-2,53)

= 0,5000 – 0,0057

= 0, 4943

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

0

0,4382

1,54

Distribution PlotNormal; Mean=0; StDev=1

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

-2,53

0,4943

0

Distribution PlotNormal; Mean=0; StDev=1

Page 21: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

c. Daerah P(-1,62 ≤ Z ≤ 1,62)

P(-1,62 ≤ Z ≤ 1,62)

= P(Z ≤ 1,62) - P(Z ≥ -1,62)

= 0,9474 - 0,0526

= 0,8948

d. Daerah P(-2,75 < Z <-1,52)

P(-2,75 < Z <-1,52)

= P(Z<-1,52) - P(Z>-2,75)

= 0,0643 – 0,0030

= 0,0613

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

-1,62

0,8948

1,620

Distribution PlotNormal; Mean=0; StDev=1

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

-2,75

0,06128

-1,52 0

Distribution PlotNormal; Mean=0; StDev=1

Page 22: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

e. Daerah P(1,42 < Z < 2,54)

P(1,42 < Z < 2,54)

= P(Z < 2,54) - P(Z > 1,42)

= 0,9945 – 0,9222

= 0,0723

f. Daerah P(Z ≥ 1,75)

P(Z ≥ 1,75) = 1 - 0,9599

= 0,0401

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

1,42

0,07226

2,540

Distribution PlotNormal; Mean=0; StDev=1

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

1,75

0,04006

0

Distribution PlotNormal; Mean=0; StDev=1

Page 23: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

g. Daerah P(Z < -1,75)

P(Z < -1,75) = 1-0,0401

= 0,9599

h. Daerah P(Z > -1,52)

P(Z > -1,52)= 1 - 0,0643

= 0,9357

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

-1,75

0,04006

0

Distribution PlotNormal; Mean=0; StDev=1

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

-1,52

0,9357

0

Distribution PlotNormal; Mean=0; StDev=1

Page 24: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

i. Daerah P(Z < 0,97)

P(Z < 0,97) = 0,8340

j. Daerah P(-1,43 < Z < 2,53)

P(-1,43 < Z < 2,53)

= P(0>Z>-1,43) + P(0<Z<2,53)

= (0,5 - 0,0764) + (0,9943 - 0,5)

= 0,4236 + 0,4943

= 0,9179

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

0,97

0,8340

0

Distribution PlotNormal; Mean=0; StDev=1

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

-1,43

0,9179

2,530

Distribution PlotNormal; Mean=0; StDev=1

Page 25: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Bila X adalah variabel acak berdistribusi normal dengan rata-rata 𝝁 = 25 dansimpangan baku 𝝈 = 10. Tentukanlah probabilitas P(20<X<38)!

Jawab,

𝑍 =𝑋−𝝁

𝝈=

𝑋−25

10

Didapat,

𝑍1 =20 − 25

10= −0,50 dan 𝑍2 =

38 − 25

10= 1,3

Maka, probabilitas

P(20<X<38) = P(-0,50<Z<1,3)

= P(-0,50<Z<0) + P(0<Z<1,3)

= (0,5-0,3085) + (0,9032-0,5)

= 0, 1915 + 0,4032

= 0,5947

Page 26: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

1. Diketahui suatu distribusi normal dengan 𝝁=50 dan 𝝈=10. Carilah peluangbahwa X mendapat nilai antara 45 dan 62!

2. Diketahui distribusi normal dengan 𝝁=300 dan 𝝈=50. Carilah peluang bahwa Xmendapat suatu nilai lebih besar dari 362!

3. Diketahui suatu distribusi normal dengan 𝝁 =40 dan 𝝈 =6. Carilah nilai Xsehingga

a. Luas di sebelah kirinya 45%

b. Luas di sebelah kanannya 14%

Page 27: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Suatu jenis baterai mobil rata-rata berumur 3,0 tahun dengan simpangan baku 0,5tahun. Bila dianggap umur baterai berdistribusi normal, carilah peluang suatubaterai tertentu akan berumur kurang dari 2,3 tahun!

P(X<2,3) = P(Z<-1,4) = 0,0808

0,9

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

X

De

nsit

y

2,3

0,08076

3

Distribution PlotNormal; Mean=3; StDev=0,5

Page 28: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

1. Suatu perusahaan listrik menghasilkan bola lampu yang umurnya berdistribusinormal dengan rataan 800 jam dan simpangan baku 40 jam. Hitunglah peluangsuatu bola lampu dapat menyala antara 778 dan 834 jam!

2. Dalam suatu proses industri, diameter suatu laher merupakan bagian yangpenting. Pembeli menetapkan ketentuan mengenai diameternya, yakni sebesar3,0±0,01 cm. maksudnya ialah bahwa tidak ada laher yang ukurannya diluarketentuan ini akan diterima. Diketahui bahwa dalam proses pembuatan diameterlaher tersebut berdistribusi normal dengan rataan 3,0 dan simpangan baku𝝈=0,005. Berapa banyak rata-rata laher yang akan terbuang?

3. Suatu pengukur dipakai untuk menolak semua suku cadang yang berukurantidak memenuhi ketentuan 1,50±d. Diketahui bahwa pengukuran tersebutberdistribusi normal dengan rataan 1,50 dan simpangan baku 0,2. tentukanlahnilai d sehingga ketentuan tersebut ‘mencakup’ 95% dari seluruh pengukuran!

Page 29: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id

Suatu mesin membuat alat tahanan listrik dengan rataan tahanan 40 ohm dansimpangan baku 2 ohm. Misalkanlah bahwa tahanan berdistribusi normal dandapat diukur sampai derajat ketelitian yang diinginkan. Berapa persentase alatyang mempunyai tahanan melebihi 43 ohm?

Hitunglah persentase tahanan yang melebihi 43 ohm pada soal diatas jika tahanandiukur dengan membulatkan ke bilangan bulat terdekat!

Nilai rata-rata dalam suatu ujian adalah 74 dan simpangan bakunya 7. bila 12% daripengikut ujian mendapat nilai A, dan nilai ujian dibuat mengikuti distribusi normal,berapakah kemungkinan nilai A yang terkecil dan nilai B tertinggi?

Page 30: Isnaini Nurisusilawati - bongga.dosen.ittelkom-pwt.ac.id