Distribusi Kontinu.pdf

22
1 BAB 6 Distribusi Teoritis Variabel Acak Kontinu Statistika Rekayasa, Keandalan dan Resiko Mukhtasor JTK-FTK-ITS Smester Genap 2010/2011

description

by

Transcript of Distribusi Kontinu.pdf

Page 1: Distribusi Kontinu.pdf

1

BAB 6 Distribusi Teoritis

Variabel Acak Kontinu Statistika Rekayasa, Keandalan dan Resiko

Mukhtasor JTK-FTK-ITS Smester Genap 2010/2011

Page 2: Distribusi Kontinu.pdf

2

POKOK BAHASAN

6.1 Distribusi Normal (Gaussian)

6.2 Distribusi Gamma

6.3 Distribusi Chi-Kuadrat

6.4 Distribusi Eksponensial 6.5 Distribusi Weibull

6.6 Distribusi Lognormal

Page 3: Distribusi Kontinu.pdf

3

6.1 DISTRIBUSI NORMAL (GAUSSIAN) Probability density function (pdf) distribusi normal:

Page 4: Distribusi Kontinu.pdf

4

Pdf distribusi normal standar :

Page 5: Distribusi Kontinu.pdf

5

Pumulative distribution function (cdf) Distribusi Normal

Page 6: Distribusi Kontinu.pdf

6

Contoh 6.1

Rata-rata dan standar deviasi kekuatan tekan dari pengujuan 40 sampel beton adalah 60.14 dan 5.02 N/mm2. Berapakah probabilitas beton dapat menahan gaya tekan lebih dari 45 N/mm2?

Page 7: Distribusi Kontinu.pdf

7

6.2 DISTRIBUSI GAMMA

Pdf distribuasi gamma

= 0 untuk yang lain

Parameter r adalah parameter bentuk, dimana mempengaruhi bentuk dari distribusi, sebagai contoh grafik distribusi gamma standard dengan r=1, 3 dan 5

Page 8: Distribusi Kontinu.pdf

8

Dengan Γ(r) disebut complete (standard) gamma function,

= 0

Sifat-sifat penting fungsi gamma:

1. untuk n>0 2. 3.

Page 9: Distribusi Kontinu.pdf

9

Cdf Distribusi Gamma

= 0 untuk yang lain

Mean dan Varian Distribusi Gamma dua parameter

Page 10: Distribusi Kontinu.pdf

10

Contoh 6.2

Suatu data pengujian kekuatan luluh suatu baja menunjukkan rata-rata dan standar deviasi sebesar 39.09 dan 9.92 N/mm2. Tentukan probabilitas kekuatan luluh yang terjadi pada 20 N/mm2.

=15.5

Page 11: Distribusi Kontinu.pdf

11

6.3 DISTRIBUSI CHI-SQUARE

Distribusi Chi-Square memikiki bentuk khusus dari Distribusi Gamma dimana parameter , dimana menyatakan derajat

kebebasan, dan . Dengan fungsi cdf sebagai berikut:

Dengan adalah variabel dummy

Page 12: Distribusi Kontinu.pdf

12

6.4 DISTRIBUSI EKSPONENSIAL

Distribusi eksponensial merupakan model waktu (atau panjang atau area) antara kejadian Poisson. Dengan fungsi pdf dan cdf sebagai berikut.

= 0 untuk yang lain

Page 13: Distribusi Kontinu.pdf

13

Mean dan varian Distribusi Eksponensial

Page 14: Distribusi Kontinu.pdf

14

Contoh 6.4

Dinas Pekerjaan Umum Denpasar Bali memiliki proyek pelindungan pantai Kuta yang mengalami erosi yang cukup parah akibat gelombang laut. Data yang sudah ada menunjukkan bahwa perairan pantai Kuta akan pasang yang ekstrim hingga mencapai 3.2 meter yang terjadi sekali dalam 1.5 tahun yang mana dapat mengganggu kegiatan proyek karena kendaraan berat (dozer, excavator) tidak mampu beroperasi dengan muka air yang terlalu tinggi. Bila proyek tersebut dijadwalkan akan rampung dalam waktu 5 bulan. Berapakah probabilitas pekerjaan perlindungan pantai tersebut aman dari pasang ekstrim tersebut?

Page 15: Distribusi Kontinu.pdf

15

Dengan rata-rata kejadian pasang ekstrim adalah 1.5 tahun, maka , dan distribusi eksponensialnya adalah

Resiko, . angka resiko cukup tinggi, sehingga perlu dilakukan peninjauan ulang pada peroyek tersebut agar waktu proyek bisa di perpendek atau dengan melakukan metode yang lainnya.

Page 16: Distribusi Kontinu.pdf

16

6.5 DISTRIBUSI WEIBULL

Pdf Distribusi Weibull dua parameter dengan β dan λ > 0 diberikan sebagai berikut

= 0 untuk yang lain

Dan fungsi cdf sebagai berikut

= 0 untuk yang lain

Page 17: Distribusi Kontinu.pdf

17

Dari kurva yang terlihat diatas dengan parameter bentuk β = 1, 2, dan 4 serta parameter skala λ = 1. Dengan bertambah besarnya nilai β maka kurva cenderung menjadi simetris.

Page 18: Distribusi Kontinu.pdf

18

Mean dan varian Distribusi Weibull

Page 19: Distribusi Kontinu.pdf

19

Contoh 6.5

Pengukuran kecepatan angin dilakukan untuk menghitung kekuatan struktur lepas pantai terhadap beban angin. Diperoleh data parameter weibull λ=25 m/s dan β=1. hitunglah probabilitas kecepatan angin sekurang-kurangnya 35 m/s.

Page 20: Distribusi Kontinu.pdf

20

6.6 DISTRIBUSI LOGNORMAL (LOGARITMIK NORMAL)

Pdf dan cdf Ditribusi Lognormal

= 0 untuk yang lain

Page 21: Distribusi Kontinu.pdf

21

Mean dan varian Distribusi Lognormal

Page 22: Distribusi Kontinu.pdf

22

Contoh 6.6

Suatu pengujian modulus elastisitas suatu bahan diberikan data logaritmik standar deviasai dan mean sebagai berikut dan . Berapakah probabilitas modulus elastisitas dari bahan tersebut yang dipilih secara acak sekurng-kurangnya adala 20N/mm2.