Distribusi normal
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Distribusi normal

on

  • 35 views

 

Statistics

Views

Total Views
35
Views on SlideShare
35
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
1
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

Distribusi normal Distribusi normal Presentation Transcript

  • @FEUI, 2003 1 DISTRIBUSI NORMAL
  • @FEUI, 2003 2 KEMAMPUAN YANG DIHARAPKAN 1. Pengertian tentang distribusi variabel kontinu 2. Pengertian tentang distribusi Normal 3. Cara membaca tabel normal standar 4. Konversi sembarang variabel kedalam normal standar 5. Pendekatan distribusi normal standar untuk kasus binomial
  • @FEUI, 2003 3 Distribusi probabilitas variabel kontinu Pengertian  Apakah variabel kontinu?  Penggambaran distribusi: kurva.  Probabilitas dihitung untuk sebuah interval  Dinyatakan dengan fungsi [f(Xi ) atau P(Xi )],  [fungsi kepadatan probabilitas. (Gambar 8.1)]  Ditunjukkan oleh luas di bawah kurva.
  • @FEUI, 2003 4 f(X) XX1 X2 f(X) Gambar 8.1.     2 1 21 X X dXXfXXXP
  • @FEUI, 2003 5 Distribusi normal standar Pengertian:  Merupakan distribusi variabel kontinu berbentuk simetris seperti lonceng dengan ekor-ekor menuju .  Dpt digunakan untuk pendekatan sembarang variabel kontinu dan variabel diskret  Untuk keperluan pendekatan, dibuatlah distribusi normal standar, dengan ciri-ciri: (Gambar 8.2.)
  • @FEUI, 2003 6 Distribusi normal standar  Perhitungan probabilitas tidak perlu melalui proses penyelesaian formula karena sudah ada tabelnya. (Tabel 8.1)  Isi tabel adalah luas di bawah kurva dari 0 sampai dengan nilai Z tertentu, berlaku hanya separuh (yaitu nilai positif) (Gambar 8.3.)  Nilai Z tertentu merupakan penjumlahan margin kiri dan atas
  • @FEUI, 2003 7 Gambar8.2. P(Z ) Z0 1 0   Z Z  
  • @FEUI, 2003 8 Gambar 8.3.
  • @FEUI, 2003 9 Tabel Distribusi Normal Standar Z: 00 01 02 03 04 05  09 0,0 0,0000 0,0040 0,0080 0,0120 0,0160 0,0199  0,0359 0,1 0,0398 0,0438 0,0478 0,0517 0,0557 0,0596  0,0753 0,2 0,0793 0,0832 0,0871 0,0910 0,0948 0,0987  0,1141 ↓ ↓ 1,9 0,4713 0,4719 0,4726 0,4732 0,4738 0,4744  0,4767 ↓ ↓ 2,9 0,4981 0,4982 0,4982 0,4983 0,4984 0,4984  0,4986 3,0 0,4987 0,4987 0,4987 0,4988 0,4988 0,4989  0,4990
  • @FEUI, 2003 10 Penggunaan distribusi normal standar Pendekatan sembarang variabel yang kurang lebih normal dengan distribusi normal standar dengan konversi: Atau lebih umum dengan: X XX Z         Z
  • @FEUI, 2003 11 Contoh penggunaan distribusi normal Z Jangka waktu pertunjukan wayang orang berdistribusi kurang lebih normal dengan = 480 menit dan = 80 menit. Berapa probabilitas sebuah pertunjukan berakhir: (a) lebih dari 540 menit? (b) kurang dari 400 menit? (c) antara 360 menit dan 580 menit? Berapa menit batas: (d) terendah untuk 10% di antara pertunjukan2 yang perlu waktu berakhir yang paling lama? (e) tertinggi untuk 5% di antara pertunjukan2 yang perlu waktu berakhir yang paling cepat? X X
  • @FEUI, 2003 12 Contoh penggunaan distribusi normal standar (a). (b). 480 540 X Z0 0,75 480 X Z 0 400 -1,0
  • @FEUI, 2003 13 Contoh penggunaan distribusi normal Z (c). (d). 480 X Z0 360 -1,5 580 1,25 480 X Z0 1,28 10%
  • @FEUI, 2003 14 Contoh penggunaan distribusi normal Z (e). 480 X Z0-1,65 5%
  • @FEUI, 2003 15 Contoh penggunaan distribusi normal Z a. b. c.     1587,03413,05000,01400 1 80 480400     ZPXP Z     8276,03944,04332,0 25,15,1580360 25,1 80 480580      ZPXP Z     2266,02734,05000,075,0540 75,0 80 480540     ZPXP Z
  • @FEUI, 2003 16 Contoh penggunaan distribusi normal Z d. e.     3484801324808065,1 65,1 80 480 :sehingga05,0 4,5824804,1024808028,1 28,1 80 480 :sehingga10,0 0 0 0 0 0 0         X X XXP X X XXP
  • @FEUI, 2003 17 Contoh penggunaan distribusi normal Z Nilai ujian 240 mahasiswa didistribusikan secara kurang lebih normal dengan = 58; = 10. Berapa: (a) persen mahasiswa yang mendapat nilai lebih dari 50? (b) jumlah mahasiswa yang nilainya kurang dari 60? (c) jumlah mahasiwa yang nilainya antara 62 dan 78? (d) berapa nilai terendah untuk 15% mahasiswa yang paling tinggi nilainya? (e) berapa batas tertinggi untuk 20% mahasiswa yang paling rendah nilainya? X X
  • @FEUI, 2003 18 Contoh penggunaan distribusi normal Z (a). (b). 5850 X Z0-0,8 58 X Z 0 60 0,2
  • @FEUI, 2003 19 Contoh penggunaan distribusi normal Z (c). (d). 58 X Z0 62 0,4 78 2 58 X Z0 1,04 15%
  • @FEUI, 2003 20 Contoh penggunaan distribusi normal Z (e). 58 X Z0-084 20%
  • @FEUI, 2003 21 Contoh penggunaan distribusi normal Z             3218,01554,04772,024,07862 2 10 5878 4,0 10 5862 5793,00793,05000,02,050 2,0 10 5860 7881,02881,05000,08,050 8,0 10 5850               ZPXP ZZ ZPXP Z ZPXP Z
  • @FEUI, 2003 22 Contoh penggunaan distribusi normal Z a. b.     6,49584,8581084,0:Maka 84,0 10 58 :sehingga20,0 4,58584,10581004,1:Maka 04,1 10 58 :sehingga15,0 0 0 0 0 0 0         X X XXP X X XXP