metode statistika stk211/ 3(2-3) - ipb university fkh 2017-2018/stk211... · ruang contoh adalah...

22
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan IV Konsep Peluang Septian Rahardiantoro - STK IPB 1

Upload: others

Post on 13-Jan-2020

28 views

Category:

Documents


1 download

TRANSCRIPT

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

Pertemuan IV

Konsep Peluang

Septian Rahardiantoro - STK IPB 1

Septian Rahardiantoro - STK IPB 2

Populasi

Contoh1

Parameter 𝜇

Statistik 𝑥

Pengambilan contoh dari populasi untuk pendugaan parameter

Setara dengan

UMUM

DIDUGA

KHUSUS

Pola pikir INDUKSI

Muncul KETIDAKPASTIAN

Septian Rahardiantoro - STK IPB 3

KETIDAKPASTIAN

bersifat ACAK • Suatu fenomena dikatakan ACAK jika hasil dari suatu percobaan

bersifat tidak pasti • Fenomena ACAK sering mengikuti suatu pola tertentu • Keteraturan ACAK dalam jangka panjang dapat didekati secara

matematika • Studi matematika mengenai KEACAKAN TEORI PELUANG –

peluang merupakan suatu bentuk matematika dari sifat acak tersebut

• dengan ilmu peluang, kita dapat membuat daftar serentetan kemungkinan kejadian yang dapat terjadi

Teori Peluang

• Ada dua tipe percobaan:

Septian Rahardiantoro - STK IPB 4

Deterministik :

Suatu percobaan yang menghasilkan output yang sama

We are waiting the

bus

Probabilistik : Hasil dari percobaan bisa

sembarang kemungkinan hasil yang ada

Lama menunggu sampai bus datang

Septian Rahardiantoro - STK IPB 5

Bagaimana menghitung banyaknya kemungkinan?

Perlu pengetahuan mengenai RUANG CONTOH dan RUANG KEJADIAN

perlu pengetahuan mengenai KAIDAH PENGGANDAAN, KOMBINASI, & PERMUTASI

dapat dihitung peluang kejadian dari suatu percobaan

Ruang Contoh adalah suatu

gugus yang memuat semua hasil yang berbeda, yang mungkin terjadi dari suatu percobaan. • Notasi dari ruang contoh: S = {e1, e2, …, en},

n = banyaknya hasil (n bisa terhingga atau tak terhingga)

Ruang Kejadian adalah anak

gugus dari ruang contoh, yang memiliki karakteristik tertentu. • Ruang kejadian biasanya

dinotasikan dengan huruf kapital (A, B, …).

Septian Rahardiantoro - STK IPB 6

Ilustrasi 1

Pelemparan 2 koin setimbang yang saling bebas

Percobaan:

Ruang Contoh: S = { AA, AG, GA, GG}

Kejadian A:

Munculnya sisi Gambar

Ruang Kejadian: A = {AG, GA, GG}

Kejadian B:

Munculnya sisi yang sama

Ruang Kejadian: A = {AA, GG}

Septian Rahardiantoro - STK IPB 7

Ilustrasi 2

Pelemparan 2 dadu setimbang yang saling bebas

Percobaan:

Ruang Contoh: S = { 11, 12, …, 65, 66}

Kejadian A:

Jumlah dadu ganjil

dst

Ruang Kejadian: A = {12, 14, 16, 21, 23, 25, 32, 34, 36, 41, 43, 45, 52, 54, 56, 61, 63, 65}

Lalu bagaimana cara menghitung banyaknya ruang contoh & kejadian?

N(S) = 36 n(A) = 18

Septian Rahardiantoro - STK IPB 8

Review

Faktorial Jika n adalah bilangan bulat positif, maka n! = n (n-1) (n-2) ... (3)(2)(1)

n! = n (n-1)! Kasus khusus 0! 0! = 1 Contoh :

4! = 4.3.2.1 = 24 5! = 5.4.3.2.1 = 5.4! = 120 6! = 6.5! = 720 10! =……………..

Kaidah Penggandaan

Pengandaan dapat digunakan jika setiap kemungkinan dibentuk dari komponen-komponen yang saling bebas.

N(S) = n1 × n2 × … × nk

Contoh: • Melempar 3 buah mata uang: N(S) = 2 × 2 × 2 = 8 • Melempar 2 buah dadu: N(S) = 6 × 6 = 36

Septian Rahardiantoro - STK IPB 9

Review

Permutasi Permutasi merupakan kejadian dimana SUSUNAN OBJEK yang terpilih DIPERHATIKAN.

Ilustrasi • Misalkan memilih orang untuk membentuk kepengurusan

suatu organisasi, dimana jika Si A terpilih menempati posisi ketua berbeda maknanya dengan Si A terpilih menempati posisi wakil ketua.

• Misalkan terdapat 5 kandidat. Akan dibentuk susunan pengurus yang terdiri dari Ketua, Wakil Ketua, dan Bendahara :

K WK B

5 4 3 = 60

Permutasi tingkat 3 dari 5 objek

60!2

!2.3.4.5

!2

!5

)!35(

!55

3

P

Permutasi tingkat r dari n unsur/objek

! ( 1) ( 2) ... 0!

( )! ( ) ( 1) ... 0!

n

r

n n n nP

n r n r n r

Septian Rahardiantoro - STK IPB 10

Review

Kombinasi Kombinasi merupakan kejadian dimana SUSUNAN OBJEK yang terpilih TIDAK DIPERHATIKAN

Ilustrasi • Misalkan memilih sejumlah orang untuk menempati suatu

sejumlah kursi tempat duduk, dimana susunan tempat duduk tidak menjadi perhatian.

• Misalkan terdapat 5 orang yang akan dipilih 3 orang untuk menempati tempat duduk yang tersedia

A B C

A B D

A B E

A C D

A C E

A D E

B C D

B C E

B D E

C D E

A B C D E Kombinasi 3 dari 5

10!3!2

!3.4.5

!3!2

!5

!3)!35(

!5

3

5

Kombinasi tingkat r dari n unsur/objek

! ( 1) ( 2) ... 0!

( )! ! ( ) ( 1) ... 0! !

n

r

n n n nC

n r r n r n r r

Contoh 1

• Dalam satu kepengurusan terdiri dari 5 laki-laki dan 4 perempuan. Jika akan dipilih satu tim yang terdiri dari 2 orang laki-laki dan seorang perempuan untuk mewakili dalam munas, ada berapa susunan tim yang mungkin terbentuk!

Septian Rahardiantoro - STK IPB 11

L L L L L

P P P P

Dipilih 2 orang

Dipilih 1 orang

Banyak tim yang terbentuk

5241= 10 × 4 = 40

Septian Rahardiantoro - STK IPB 12

Setelah mengetahui tentang konsep dasar dalam penentuan banyaknya kemungkinan dalam suatu kejadian, maka selanjutnya konsep yang penting untuk dipelajari ialah konsep PELUANG

Peluang

• Pendekatan klasik terhadap penentuan nilai peluang diberikan dengan menggunakan nilai frekuensi relatif.

• Andaikan dilakukan percobaan sebanyak N kali, dan kejadian A terjadi sebanyak n N kali maka peluang A didefinisikan sebagai P(A) = n/N

Hukum Bilangan Besar

P(A) m/n Jika suatu proses atau percobaan diulang sampai beberapa kali (DALAM JUMLAH BESAR = n), dan jika karakteristik A muncul m kali maka frekuensi relatif, m/n, dari A akan mendekati peluang dari A

Contoh 2

• Dari ilustrasi 1, percobaan pelemparan 2 koin setimbang yang saling bebas, tentukan peluang kejadian A = Munculnya sisi Gambar

• N(S) = 4, n(A) = 3 P(A) = n(A)/N(S) = ¾

• Dari contoh 1, tentukan peluang susunan tim yang mungkin terbentuk dgn kondisi tersebut!

• N(S) = 93

= 84, n(A) = 40 P(A) = n(A)/N(S) = 10/21

Septian Rahardiantoro - STK IPB 13

Septian Rahardiantoro - STK IPB 14

Aksioma Peluang

Beberapa kaidah sebaran peluang, yaitu: 1. 0 P(xi) 1, untuk i=1,2, …, n 2. Jumlah peluang seluruh kejadian dalam ruang contoh adalah 1,

𝑃 𝑥𝑖 = 1

3. P(A1+A2+…+Am) = P(A1)+P(A2)+…+P(Am), jika A1, A2, …, Am merupakan kejadian-kejadian yang terpisah.

Hukum Penjumlahan dalam Peluang

Jika terdapat dua kejadian A dan B maka

P(AB) = P(A) + P(B) – P(AB) Jika A dan B saling lepas (mutually exclusive), P(AB) =0, sehingga

P(AB) = P(A) + P(B)

A B A B

A B

Septian Rahardiantoro - STK IPB 15

Hukum Perkalian dalam Peluang

Jika terdapat dua kejadian A dan B maka

P(AB) = P(A)P(B|A) = P(B)P(A|B)

Kejadian Saling Bebas

• Kejadian saling bebas adalah kejadian-kejadian yang tidak saling mempengaruhi.

• Peluang dari dua buah kejadian yang saling bebas adalah:

P(AB)=P(A).P(B)

Catatan: Jika A dan B adalah dua kejadian saling lepas, serta P(A) > 0 dan P(B) > 0, maka A dan B adalah dua kejadian yang tidak bebas Karena: P(AB)=0, sedangkan P(A)P(B) > 0

Contoh 3

• Peluang bayi berjenis kelamin laki-laki diketahui 0.6. Jika jenis kelamin anak pertama (A) dan kedua (B) saling bebas, berapa peluang jenis kelamin anak pertama dan anak kedua laki-laki?

Septian Rahardiantoro - STK IPB 16

P(A B)= P(A).P(B)=(0.6)(0.6)=0.36

Septian Rahardiantoro - STK IPB 17

Peluang Bersyarat

Peluang bersyarat adalah peluang suatu kejadian (A) jika kejadian lain (B) diketahui telah terjadi.

Peluang A jika diketahui B

𝑃 𝐴 𝐵 =𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)

𝑃(𝐵)

Jika kejadian A dengan B saling bebas maka

𝑃 𝐴 𝐵 =𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)

𝑃(𝐵)=𝑃 𝐴 𝑃(𝐵)

𝑃(𝐵)= 𝑃(𝐴)

Contoh 4

• Dalam sebuah kotak berisi 2 bola merah dan 3 bola biru. Jika diambil dua buah bola tanpa pemulihan. Berapakah peluang bola kedua berwarna merah (M) jika pada pengambilan pertama diketahui berwarna biru (B).

Septian Rahardiantoro - STK IPB 18

diambil 2 bola

Pengambilan 1 Pengambilan 2

M 2/5 M 1/4

B 3/4

B 3/5 M 1/2

B 1/2

𝑃 𝑀 𝐵 =𝑃(𝑀 ∩ 𝐵)

𝑃(𝐵)

=1

2

Septian Rahardiantoro - STK IPB 19

Teorema Bayes

Peluang bersyarat dengan kondisi yang diketahui ialah kejadian kedua, sedangkan yang dicari ialah kejadian pertama

Kejadian pertama A tersekat menjadi beberapa bagian A1, A2, …, Ak, dengan kejadian B terjadi setelahnya, maka

𝑃 𝐵 = 𝑃(𝐴𝑖)𝑃(𝐵|𝐴𝑖)

A1 ………. Ak

Kejadian B

B=(BA1) + (BA2) + …. + (BAk)

P(B)=P(BA1) + P(BA2) + …. + P(BAk)

Peluang Ai bersyarat B

𝑃 𝐴𝑖|𝐵 =𝑃(𝐴𝑖 ∩ 𝐵)

𝑃(𝐵)

Contoh 5

• Kota Bogor disebut kota hujan karena peluang terjadinya hujan (H) cukup besar yaitu sebesar 0.6. Hal ini menyebabkan para mahasiswa harus siap-siap dengan membawa payung (P). Peluang seorang mahasiswa membawa payung jika hari hujan 0.8, sedangkan jika tidak hujan 0.4.

• Berapa peluang hari akan hujan jika diketahui mahasiswa membawa payung?

Septian Rahardiantoro - STK IPB 20

Septian Rahardiantoro - STK IPB 21

Misalkan :

H = Bogor hujan,

P = mahasiswa membawa payung

P(H) = 0.6 P(TH) = 1-0.6=0.4 P(P|H) = 0.8

P(P|TH) = 0.4

Ditanya : P(H|P)

Jawab :

( ) ( ) ( ) ( | )( | )

( ) ( ) ( ) ( ) ( | ) ( ) ( | )

0.6 0.8 0.48 0.48( | )

0.6 0.8 0.4 0.4 0.48 0.16 0.64

P H P P H P P H P P HP H P

P P P H P P TH P P H P P H P TH P P TH

P H P

Sesuai hukum perkalian peluang

Thank you, see you next week

Septian Rahardiantoro - STK IPB 22