Langsung ke konten utama

PEUBAH ACAK


Peubah acak
atau variabel acak adalah konsep fundamental dalam probabilitas dan statistika. Peubah acak merupakan fungsi yang memetakan hasil dari sebuah eksperimen acak ke suatu bilangan riil. Hasil tersebut didasarkan pada ruang sampel yang mencakup semua kemungkinan hasil eksperimen.

Jenis Peubah Acak

  1. Peubah Acak Diskret

    • Nilainya terbatas atau dapat dihitung.
    • Contoh: Jumlah kepala dalam tiga lemparan koin (0, 1, 2, atau 3).
    • Didukung oleh fungsi massa probabilitas (Probability Mass Function/PMF).
  2. Peubah Acak Kontinu

    • Nilainya mencakup semua angka dalam rentang tertentu.
    • Contoh: Waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas (bisa 5.3, 5.35, dst.).
    • Didukung oleh fungsi densitas probabilitas (Probability Density Function/PDF).

Notasi

Peubah acak sering dinyatakan dengan huruf kapital seperti XX, YY, atau ZZ. Nilai yang mungkin diambil oleh peubah acak dinyatakan dengan huruf kecil seperti xx atau yy.

Karakteristik Utama

  1. Distribusi Probabilitas

    • Menjelaskan bagaimana probabilitas dialokasikan ke nilai-nilai peubah acak.
    • Contoh: Distribusi normal, distribusi binomial, dll.
  2. Rata-rata (Ekspektasi)

    • Nilai rata-rata teoretis dari peubah acak: E[X]=xxP(X=x)(diskret)atauxf(x)dx(kontinu).\mathbb{E}[X] = \sum_{x} x P(X = x) \quad \text{(diskret)} \quad \text{atau} \quad \int_{-\infty}^\infty x f(x) \, dx \quad \text{(kontinu)}.
  3. Variansi dan Standar Deviasi

    • Variansi (σ2\sigma^2): Ukuran penyebaran nilai-nilai di sekitar rata-rata. Var(X)=E[X2](E[X])2.\text{Var}(X) = \mathbb{E}[X^2] - (\mathbb{E}[X])^2.
    • Standar deviasi (σ\sigma): Akar kuadrat dari variansi.

Contoh

  • Lempar dadu:
    • Peubah acak XX: Angka yang muncul di sisi atas dadu.
    • Probabilitas setiap nilai P(X=x)=16P(X=x) = \frac{1}{6}, untuk x=1,2,3,4,5,6x = 1, 2, 3, 4, 5, 6.
    • Rata-rata E[X]=3.5\mathbb{E}[X] = 3.5.


#dodi_a111

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Statistik Quick Count

Quick Count atau hitung cepat adalah metode penghitungan suara dalam suatu pemilihan (seperti pemilihan umum, pemilihan kepala daerah, atau pemilu lainnya) yang dilakukan dengan cara mengambil sampel suara dari tempat pemungutan suara (TPS) secara acak dan menghitung hasilnya secara cepat. Tujuannya adalah untuk memberikan gambaran awal hasil pemilihan dalam waktu singkat, jauh sebelum hasil resmi diumumkan oleh penyelenggara pemilu. Pola perhitungan quick count menggunakan pendekatan statistika untuk mengambil sampel yang representatif dari populasi suara di seluruh tempat pemungutan suara (TPS). Berikut adalah tahapan dan pola dalam perhitungan quick count: 1. Penentuan Sampel TPS Pemilihan TPS Secara Acak TPS yang akan dijadikan sampel dipilih menggunakan metode acak (random sampling) atau metode sampling tertentu, seperti stratified random sampling . Representatif : Sampel dipilih sedemikian rupa sehingga mewakili distribusi geografis, demografis, dan karakteristik pemilih secara...

PROBABILITAS

Probabilitas adalah cabang matematika yang mempelajari peluang suatu peristiwa terjadi. Probabilitas sering digunakan dalam berbagai bidang seperti statistik, sains, bisnis, dan bahkan dalam kehidupan sehari-hari untuk membuat keputusan berdasarkan ketidakpastian. Konsep Dasar Probabilitas Ruang Sampel (Sample Space, S S S ) Ruang sampel adalah himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan. Contoh: Dalam pelemparan dadu, S = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 } S = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\} S = { 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 } . Peristiwa (Event, E E E ) Peristiwa adalah himpunan bagian dari ruang sampel yang mewakili hasil-hasil tertentu. Contoh: Peristiwa mendapatkan bilangan genap pada dadu, E = { 2 , 4 , 6 } E = \{2, 4, 6\} E = { 2 , 4 , 6 } . Probabilitas Suatu Peristiwa ( P ( E ) P(E) P ( E ) ) Probabilitas suatu peristiwa adalah ukuran peluang terjadinya peristiwa tersebut, dan dinyatakan sebagai: P ( E ) = Jumlah kejadian yang mendukung peristiwa  E Jumlah semua...

STATISTIK INFERENSIAL

Statistik inferensial adalah cabang statistik yang digunakan untuk membuat kesimpulan atau prediksi tentang populasi berdasarkan data sampel. Jika Anda kesulitan menemukan materi tentang topik ini, berikut adalah beberapa poin penting yang bisa menjadi panduan: Konsep Utama Statistik Inferensial Populasi dan Sampel : Populasi: Seluruh individu atau item yang menjadi fokus penelitian. Sampel: Subset dari populasi yang digunakan untuk analisis. Parameter dan Statistik : Parameter: Nilai yang menggambarkan karakteristik populasi (misalnya, rata-rata populasi, μ \mu μ ). Statistik: Nilai yang dihitung dari sampel (misalnya, rata-rata sampel, x ˉ \bar{x} x ˉ ). Distribusi Sampling : Distribusi probabilitas dari statistik sampel. Contoh: Distribusi rata-rata sampel. Inferensi : Estimasi : Estimasi Titik: Menghasilkan satu nilai (contoh: rata-rata sampel sebagai estimasi rata-rata populasi). Estimasi Interval: Memberikan rentang nilai (contoh: interval kepercayaan). Uji Hipotesis : Hipotesis ...