S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi =...

30
OLEH : FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010 WIJAYA S T A T I S T I K A

Transcript of S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi =...

Page 1: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

OLEH :

FAKULTAS PERTANIANUNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

2010

WIJAYA

S T A T I S T I K A

Page 2: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

SEBARAN PELUANG

Page 3: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

II. SEBARAN PELUANG

Ruang Contoh (S) adalah Himpunan semua kemungkinanhasil suatu percobaan.Anggota (Titik Contoh) = Setiap kemungkinan hasildalam suatu ruang contoh.Kejadian = Himpunan bagian dari ruang contoh S.

Misal sebuah uang logam dilempar tiga kali (atau tigauang 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}

Page 4: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

II. SEBARAN PELUANG

Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantungpada letaknya.

n !.r Pn =

( n – r ) !

Banyaknya kemungkinan menanam 2 dari 4 tanamanhias untuk ditanam pada pot plastik satu tanaman dansatu tanaman lagi pada pot gerabah yaitu sebanyak 12kemungkinan.

4 ! 1x2x3x4.r Pn = = = 12

( 4 – 2 ) ! 1x2

Page 5: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

II. SEBARAN PELUANG

Kombinasi = Susunan benda yang tidak tergantung pada letaknya.

n !.r Cn =

r! (n – r)!

Banyaknya kemungkinan memilih 2 dari 4 matakuliah pilihan yaitu sebanyak 6 kemungkinan.

4 ! 1x2x3x4.r Cn = = = 6

2! (4 – 2)! (1x2)(1x2)

Page 6: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

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) = 3/8P (A = 2) = 3/8

P (A = 3) = 1/8

Page 7: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

II. SEBARAN PELUANG

2.1 Sebaran Peluang Diskrit= Tabel atau rumus yang mencantumkan semuakemungkinan nilai suatu peubah acak diskritberikut peluangnya. Grafiknya berbentukhistogram peluang.

2.2 Sebaran Peluang Kontinyu= Rumus yang mencantumkan semuakemungkinan nilai suatu peubah acak kontinyuberikut peluangnya. Grafiknya dapat berbentuklinier, simetris, menjulur ke kanan/kiri.Fungsinya disebut Fungsi Kepekatan Peluang.

Page 8: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

2.1 Sebaran Peluang Diskrit

X (x = A) 0 1 2 3f (x) = P (X = x) 1/8 3/8 3/8 1/8

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) = 3/8P (A = 2) = 3/8

P (A = 3) = 1/8

Page 9: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

Bila suatu ulangan binom mempunyai peluangberhasil p dan gagal q, maka peluangkeberhasilan dalam n ulangan yang bebas :

1. Sebaran Peluang Binom

b (x ; n, p) = xCn . px . qn–x x = 0, 1, 2, …, n

Rata-rata μ = n.p Ragam σ2 = n.p.q

Untuk perhitungan digunakan Tabel JumlahPeluang Binom

∑ b (x ; n, p) = p ( 0 ≤ x ≤ n )

2.1 Sebaran Peluang Diskrit

Page 10: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

20% buah mangga yang diekspor tergolong rusak. Sebuah sampel berukuran 20 diambil secara acak. Berapa peluang sampel yang diambil itu rusak :a. 2 buahb. paling sedikit tiga buahc. paling banyak 4 buahd. rata–rata yang rusak

1. Sebaran Peluang Binom

n = 20 p = 0,20 q = 0,80Jawab :

Page 11: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

1. Sebaran Peluang Binom

b (x ; n, p) = xCn . px . qn–x

a. Yang rusak 2 buah = P (x = 2)

b (2 ; 20 ; 0,2) = 2C20 . (0,2)2 . (0,8)18

20!b(2 ; 20 ; 0,2) = (0,2)2 (0,8)18 = 0,1369

2! 18!

n = 20 p = 0,20 q = 0,80

Page 12: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

n r 0,10 0,20 0,2520 0 0,1216 0,0115 0,0032

1 0,3917 0,0692 0,02432 0,6769 0,2061 0,09133 0,8850 0,4551 0,26314 0,9648 0,6733 0,4654

Tabel Jumlah Peluang Binom

a. P (x = 2) = P(x ≤ 2) – P(x ≤ 1)

P (x = 2) = 0,2061 – 0,0692 = 0,1369

1. Sebaran Peluang Binom

Page 13: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

n r 0,10 0,20 0,2520 0 0,1216 0,0115 0,0032

1 0,3917 0,0692 0,02432 0,6769 0,2061 0,09133 0,8850 0,4551 0,26314 0,9648 0,6733 0,4654

Tabel Jumlah Peluang Binom

b. Paling sedikit 3 buah = P (x ≥ 3) = 1 – P(x ≤ 2)P (x ≥ 3) = 1 – 0,2061 = 0,7939

1. Sebaran Peluang Binom

Page 14: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

c. Paling banyak 4 buah = P (x ≤ 4) = 0,6733

d. Rata-rata = n. p = (20)(0,20) = 4 buah

1. Sebaran Peluang Binom

n r 0,10 0,20 0,2520 0 0,1216 0,0115 0,0032

1 0,3917 0,0692 0,02432 0,6769 0,2061 0,09133 0,8850 0,4551 0,26314 0,9648 0,6733 0,4654

Tabel Jumlah Peluang Binom

Page 15: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

2. Sebaran Peluang Poisson

e–μ μx

P(x ; μ) =x !

μ = Rata-rata Ragam σ2 = μ

Dalam diperhitungan digunakan Tabel JumlahPeluang Poisson

∑ p (x ; μ) = p ( 0 ≤ x ≤ r )

x = 1,2, … dan e = 2,718

Page 16: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

2. Sebaran Peluang Poisson

Contoh :Rata–rata banyaknya tikus per dam2 di lahan sawah diduga tersebar 10. Hitung peluang dalam luasan 1 dam2 terdapat a. paling banyak 5 ekor b. lebih dari 12 ekor,c. 8 sampai 11.

µ = 10

Jawab :

Page 17: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

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 0,03758 0,4557 0,3918 0,3328 0,2794 0,23209 0,5874 0,5218 0,4579 0,3971 0,340511 0,8030 0,7520 0,6968 0,6387 0,579313 0,9261 0,8981 0,8645 0,8253 0,7813

a. Paling banyak 5 ekor = P (x ≤ 5) = 0,0671

Page 18: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

2. Sebaran Peluang Poisson

Tabel Jumlah Peluang Poisson

b. Lebih dari 12 ekor = P (x > 12) = 1 – P(x ≤ 11)P (x > 12) = 1 – 0,6968 = 0,3032

r Rata-rata ( μ )9,0 9,5 10,0 10,5 11,0

5 0,1157 0,0885 0,0671 0,0504 0,03758 0,4557 0,3918 0,3328 0,2794 0,23209 0,5874 0,5218 0,4579 0,3971 0,340511 0,8030 0,7520 0,6968 0,6387 0,579313 0,9261 0,8981 0,8645 0,8253 0,7813

Page 19: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

2. Sebaran Peluang Poisson

c. 9 sampai 11 ekor = P (x ≤ 11) – P(x ≤ 8)

P (x ≤ 11) – P(x ≤ 8) = 0,6968 – 0,3328 = 0,3640

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 0,03758 0,4557 0,3918 0,3328 0,2794 0,23209 0,5874 0,5218 0,4579 0,3971 0,340511 0,8030 0,7520 0,6968 0,6387 0,579313 0,9261 0,8981 0,8645 0,8253 0,7813

Page 20: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

2.2 Sebaran Peluang Kontinyu

1. Sebaran Peluang Normal - z

x – μz =

σ

Dalam diperhitungan digunakan Tabel JumlahPeluang Normal-z

Page 21: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

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 0,06811,1 0,8643 0,8729 0,8749 0,8770 0,8810 0,88301,2 0,8849 0,8925 0,8944 0,8962 0,8997 0,90152,0 0,9772 0,9793 0,9798 0,9803 0,9812 0,98172,3 0,9893 0,9904 0,9906 0,9909 0,9913 0,9916

Page 22: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

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 0,06811,1 0,8643 0,8729 0,8749 0,8770 0,8810 0,88301,2 0,8849 0,8925 0,8944 0,8962 0,8997 0,90152,0 0,9772 0,9793 0,9798 0,9803 0,9812 0,98172,3 0,9893 0,9904 0,9906 0,9909 0,9913 0,9916

Page 23: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

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 0,06811,1 0,8643 0,8729 0,8749 0,8770 0,8810 0,88301,2 0,8849 0,8925 0,8944 0,8962 0,8997 0,90152,0 0,9772 0,9793 0,9798 0,9803 0,9812 0,98172,3 0,9893 0,9904 0,9906 0,9909 0,9913 0,9916

Page 24: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

Luas daerah (peluang) dari :d. P(z > 1,15) = 1 – 0,8749 = 0,1251

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 0,06811,1 0,8643 0,8729 0,8749 0,8770 0,8810 0,88301,2 0,8849 0,8925 0,8944 0,8962 0,8997 0,90152,0 0,9772 0,9793 0,9798 0,9803 0,9812 0,98172,3 0,9893 0,9904 0,9906 0,9909 0,9913 0,9916

Page 25: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

1. Sebaran Peluang Normal-zContoh 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

Page 26: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

a. Berisi 208 ml P(x = 208) = (207,5 < x 208,5)

1. Sebaran Peluang Normal-zRata–rata μ = 200 ; simpangan baku σ = 10

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

Page 27: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

1. Sebaran Peluang Normal-z

b. Antara 191 dan 209 ml = P(191 < x < 209)

Rata–rata μ = 200 ; simpangan baku σ = 10

P(191 < x < 209) = P(–0,90 < z < 0,90)= P(z < 0,90) – P(z < –0,90) = 0,8159 – 0,1841 = 0,6318

Page 28: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

1. Sebaran Peluang Normal-z

Rata–rata μ = 200 ; simpangan baku σ = 10

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

c. 187 sampai 207 = P(186,5 < x < 207,5)

Page 29: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

1. Sebaran Peluang Normal-z

Rata–rata μ = 200 ; simpangan baku σ = 10

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

d. Volume lebih dari 224 ml P(x > 224 ml) = 1 – P( x < 224)

Page 30: S T A T I S T I K A - zeamayshibrida.files.wordpress.com · II. SEBARAN PELUANG. ¾. Pemutasi = Susunan data atau benda yang tergantung pada letaknya. n!.r Pn = (n–r)! Banyaknya

2.2 Sebaran Peluang Kontinyu

1. Sebaran Peluang Normal - z

2. Sebaran Peluang t - student

3. Sebaran Peluang F

4. Sebaran Peluang X2 (Kai-Kuadrat)