Distribusi Probabilita Kontinu

Fungsi f(x) adalah fungsi padat peluang peubah acak kontinu X, yang didefinisikan di atas himpunan semua bilangan real R, Bila

0

Point – point berikut mengenai penjelasan distribusi probabilita kontinu

  • Distribusi probabilita kontinu, yaitu apabila random variabel  yang digunakan kontinu
  • Probalita dihitung untuk nilai dalam suatu interval tertentu
  • Probabilita di suatu titik = 0
  • Probabilita untuk random variabel kontinu ( nilai – nilainya dalam suatu interval), misalkan antara x1 dan x2, didfenisikan sebagai luas daerah di bawah kurva (grafik) fungsi probabilitas antara x1 dan x2.

1. Normal

1

Karakteristik distribusi probabilita normal

  • Bentuk kurva normal seperti bel dan simetris.
  • Parameter σ, menunjukan lebar dari kurva normal ( semakin besar nilainya, semakin lebar)
  • Titik tertinggi dari kurva normal terletak pada nilai rata – rata=median=modus
  • Luas total area di bawah kurva normal adalah 1. ( luas bagian di sebelah kiri μ = sebelah kanan μ )
  • Probabilita suati random variabel normal sama dengan luas di bawah kurva normal.

Persentase nilai pada interval yang sering digunakan

  • 68,26 % nilai dari suatu variabel acak normal berada pada interval μ ± σ
  • 95,44 % nilai dari suatu variabel acak normal berada pada interval μ ± 2σ
  • 99,72 % nilai dari suatu variabel acak normal berada pada interval μ ± 3σ

2. Normal Baku

Variabel acak yang berdsitribusi Normal Baku adalah suatu variabel acak yang berdistribusi Normal dengan rata – rata 0 dan varian 1, dan dinotasikan dengan z. Variabel acak Normal dapat diubah menjadi variabel acak Normal Baku dengan transformasi:

2

Contoh: Skor kecerdasan mahasiswa psikometri diketahui mengikuti distribusi normal dengan rata – rata 150 dan simpangan baku 30. Suatu hari pemimpin program ingin mengetahui berapa berapa probabilita mehasiswa dengan skor lebih 200. Berapa P(X >200)?

3

Tabel normal baku menunjukan luas sebesar 0,9525 untuk daerah antara z=-∞ dan z=1,67. P(X>20)=P(Z>1,67)=1-0,9525=0,0475

4

3. Eksponensial

5

Contoh: Waktu kedatangan pasien di Rumah Sakit xXx mengikuti distribusi eksponensial dengan rata – rata waktu kedatangan 3 menit. Pimpinan Rumah Sakit ingin mengetahui beberapa probabilita waktu kedatangan antara suatu pasien dengan pasien berikutnya adalah 2 menit atau kurang.

6

7

untuk memperdalam bisa lihat disini

Tagged with: , ,
Posted in Analisis Data Kategori, Metode Statistik

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

Archives
%d bloggers like this: