SlideShare a Scribd company logo
1 of 23
Download to read offline
1
1
Harapan Matematik
Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik
Oleh: Rinaldi Munir
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB
2
Definisi Harapan Matematik
• Satu konsep yang penting di dalam teori peluang dan
statistika adalah ekspektasi matematik atau nilai
ekspektasi.
• Ekspektasi matematik = harapan matematik.
• Misalkan dua uang logam dilempar secara bersamaan
sebanyak 16 kali. Misalkan X menyatakan banyaknya sisi
angka (A) yang muncul pada setiap pelemparan, maka X
dapat benilai 0, 1, atau 2. Misalkan pada eksperimen tersebut
dicatat berapa kali muncul 0, 1, atau 2 sisi buah sisi angka
pada setiap pelemparan, dan diperoleh hasil masing-masing
4 kali, 7 kali, dan 5 kali. Berapa rata-rata banyaknya sisi
angka yang muncul pada setiap lemparan?
3
• Rata-rata (atau rataan) banyaknya sisi angka yang
muncul pada setiap pelemparan kedua koin tersebut
adalah:
• Kita ingin menghitung berapa rataan banyaknya sisi
angka dari pelemparan dua uang logam yang dapat
diharapkan muncul dalam jangka panjang? Inilah
yang dinamakan nilai ekspektasi atau nilai harapan.
• Notasi: E(X) = nilai harapan (harapan matematik)
06
.
1
)
16
/
5
)(
2
(
)
16
/
7
)(
1
(
)
16
/
4
)(
0
(
16
)
5
)(
2
(
)
7
)(
1
(
)
4
)(
0
(
=
+
+
=
+
+
=
4
• Untuk suatu peubah acak diskrit X yang memiliki nilai-
nilai yang mungkin x1, x2, …, xn, nilai harapan dari X
didefinisikan sebagai:
E(X) = x1P(X = x1) + x2P(X = x2) + … + xnP(X = xn)
=
• Mengingat P(X = xi) = f(xi), maka
E(X) = x1f(x1) + x2f(x2) + … + xnf(xn)
=
)
(
1
i
n
i
i
x
X
P
x =
∑
=
)
(
1
i
n
i
i
x
f
x
∑
=
5
• Sebagai kasus khusus bila peluang setiap nilai xi adalah
sama, yaitu 1/n, maka
E(X) = x1(1/n) + x2(1/n) + … + xn(1/n)
=
yang disebut rataan, rata-rata, rerata, atau mean
aritmetika, dan dilambangkan dengan μ.
• Nilai harapan dari X seringkali disebutrataan dan
dilambangkan dengan ux, atau μ jika peubah acaknya
sudah jelas diketahui.
n
x
x
x n
+
+
+ ...
2
1
6
• Definisi 1. Misalkan X adalah peubah acak dengan
distribusi peluang f(x). Nilai harapan atau rataan X
adalah:
μ =E(X) =
untuk X diskrit, dan
μ =E(X)
untuk X kontinu.
∑
x
x
xf )
(
∫
=
∞
∞
−
dx
x
xf )
(
7
Tinjau kembali contoh pelemparan dua uang logam.
Ruang sampel dari pelemparan dua uang logam:
S = {AA, AG, GA, GG}
sehingga:
P(X = 0) = P(GG) = 1/4
P(X = 1) = P(AG) + P(GA) = ¼ + ¼ = ½
P(X = 2) = P(AA) = ¼
maka, rataan banyaknya sisi angka yang muncul pada
pelemparan dua buah uang logam adalah:
μ = E(X) = (0)(1/4) + (1)(1/2) + (2)(1/4) = 1
Jadi, bila seseorang melantunkan dua uang logam secara
berulang-ulang, maka rata-rata dia memperoleh satu sisi
angka (A) yang muncul pada setiap lemparan.
8
• Contoh 1. Dalam sebuah permainan dengan dadu, seorang pemain
mendapat hadiah Rp20 jika muncul angka 2, Rp40 jika muncul
angka 4, membayar Rp30 jika muncul angka 6, sementara pemain
itu tidak menang atau kalah jika keluar angka yang lain. Berapa
harapan kemenangannya?
Jawaban:
Misalkan X menyatakan peubah acak yang menyatakan jumlah
uang yang dimenangkan. Nlai X yang mungkin adalah 0, 20, 40,
dan -30. Setiap angka dadu mempunayi peluang yang sama, 1/6.
xi 0 +20 0 +40 0 -30
------------------------------------------------------------------------------
f(xi) 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6
Nilai harapan si pemain itu adalah:
μ = E(X)=(0)(1/6)+(20)(1/6)+(0)(1/6)+(40)(1/6)+(0)(1/6)+(-30)(/16)=5
Jadi, si pemain diharapkan memenangkan Rp5.
9
• Latihan. Tiga uang logam dilempar secara
bersamaan. Pemain mendapat Rp5 bila muncul
semua sisi angka (A) atau semua sisi gambar
(G), dan membayar Rp3 bila muncul sisi angka
satu atau dua. Berapa harapan
kemenangannya?
(Jawaban ada pada slide berikut)
10
Jawaban:
Ruang sampel dari pelemparan 3 uang logam adalah:
S = {AAA, AAG, AGA, AGG, GGG, GGA, GAG, GAA}
Tiap sampel mempunyani peluang sama, yaitu 1/8.
Misalkan X menyatakan besarnya kemenangan (dalam Rp).
Kemungkinan nilai Y adalah Rp5 bila kejadian E1 = {AAA, GGG}
yang muncul dan Rp -3 bila kejadian E2 = {AAG, AGA, AGG, GGA,
GAG, GAA} yang muncul.
P(E1) = 2/8 = ¼
P(E2) = 6/8 = ¾
Nilai harapan si pemain adalah:
μ = E(Y) = (5)(1/4) + (-3)(3/4) = -1
Artinya si pemain kalah sebesar Rp 1 setiap lemparan 3 mata uang.
11
• Latihan. Suatu pengiriman 9 buah komputer
mengandung 2 buah yang cacat. Sebuah
sekolah membeli secara acak 3 dari 9 komputer
yang ditawarkan. Berapa rata-rata komputer
yang rusak diterima oleh sekolah itu?
12
• Contoh 2. Sebuah panitia beranggotakan 3 orang dipilih secara
acak dari 4 orang mahasiswa STI dan 3 orang mahasiswa IF.
Berapa nilai harapan banyaknya mahasiswa STI yang terpilih dalam
panitia tersebut?
Jawaban: Misalkan X menyatakan jumlah mahaiswa yang terpilih
dalam panitia tersebut. Nilai X yang mungkin adalah 0, 1, 2, dan 3.
Distribusi peluang X adalah
f(x) = C(4,x)C(3, 3-x) / C(7, 3)
Dapat dihitung f(0) = 1/35, f(1) = 12/35, f(2) = 18/35, dan f(3) = 4/35.
Nilai harapan banyaknya mahasiswa STI di dalam panitia itu
adalah:
E(X) = (0)(1/35) + (1)(12/35) + (2)(18/35) + (3)(4/35) = 1.7
Jadi, secara rata-rata terpilih 1.7 orang mahasiswa STI dalam
panitia yang berangotakan 3 orang tersebut.
13
• Contoh 3. Misalkan X adalah peubah acak yang
menyatakan umur sejenis lampu (dalam jam). Fungsi
padatnya diberikan oleh:
Hitung harapan umur jenis bola lampu tersebut!
Jawaban:
Jadi, jenis bola lampu itu dapat diharapkan berumur
secara rata-rata 200 jam.
⎪
⎩
⎪
⎨
⎧
>
=
lainnya
untuk
,
0
100
,
20000
)
( 3
x
x
x
x
f
200
20000
20000
)
(
100
2
100
3
=
∫
=
∫
=
=
∞
∞
x
dx
x
x
X
E
μ
14
• Misalkan X adalah peubah acak diskrit dengan distribusi
peluang f(x). Pandang sebuah peubah acak baru g(X)
yang bergantung pada X. Nilai harapan peubah acak g(X)
adalah:
μg(x) = E[g(X)] = ∑g(x)f(x)
bila X diskrit, dan
μg(x) = E[g(X)] =
bial X kontinu.
∫
∞
∞
−
dx
x
f
x
g )
(
)
(
15
• Contoh 4. Banyaknya mobil yang masuk ke tempat cuci mobil
antara jam 13.00 – 14.00 setiap hari mempunyai distribusi peluang:
x 4 5 6 7 8 9
f(x) 1/12 1/12 ¼ ¼ 1/6 1/6
Misalkan g(X) = 2X – 1 menyatakan upah (dalam Rp) para karyawan
yang dibayar perusahaan pada jam tersebut. Hitunglah harapan
pendapatan karyawan pada jam tersebut.
Jawaban:
E[(g(X)] = E(2X – 1 ) =
= (7)(1/2) + (9)(1/2) + (11)(1/4) + (13)(1/4) + (15)(1/6) +
(17)(1/6)
= Rp 12.67
∑ −
=
9
4
)
(
)
1
2
(
x
x
f
x
16
• Contoh 5. Misalkan X adalah peubah acak dengan fungsi padat
Hitunglah nilai harapan g(X) = 2X2 + 1.
Jawaban:
E(2X2 + 1) =
⎩
⎨
⎧ <
<
−
=
lainnya
untuk
,
0
1
0
),
1
(
2
)
(
x
x
x
x
f
1
|
2
3
4
3
4
)
2
2
4
4
(
)
2
2
)(
1
2
(
1
0
2
4
3
3
1
0
2
1
0
2
=
−
+
−
=
−
+
−
∫
=
∫ −
+
=
=
x
x
x
x
x
x
dx
x
x
x
dx
x
x
17
• Definisi 2. Bila X dan Y adalah peubah acak dengan
distribusi peluang gabungan f(x, y) maka nilai harapan
peubah acak g(X,Y) adalah
bila X dan Y diskrit, dan
bial X dan Y kontinu
∑∑
=
=
x y
Y
X
g y
x
f
y
x
g
Y
X
g
E )
,
(
)
,
(
)]
,
(
(
)
,
(
μ
∫ ∫
∞
∞
−
∞
∞
−
=
= dxdy
y
x
f
y
x
g
Y
X
g
E
Y
X
g )
,
(
)
,
(
)]
,
(
(
)
,
(
μ
18
• Contoh 6. Diketahui fungsi padat:
Hitunglah nilai harapan dari g(X,Y) = Y/X.
Jawaban:
⎪
⎩
⎪
⎨
⎧ <
<
<
<
+
=
lainnya
,
0
1
0
;
2
0
,
4
/
)
3
1
(
)
,
(
2
y
x
y
x
y
x
f
8
/
5
2
3
4
/
)
3
1
(
)
4
/(
)
3
1
(
)
/
(
)]
,
(
[
1
0
2
1
0
2
0
2
1
0
2
0
2
=
+
=
+
=
+
=
=
∫
∫∫
∫∫
dy
y
y
dxdy
y
y
dxdy
x
y
yx
X
Y
E
Y
X
g
E
19
Sifat-Sifat Harapan Matematik
Teorema 1. Bila a dan b konstanta maka
E(aX + b) = aE(X) + b
Akibat 1: Jika a = 0, maka E(b) = b
Akibat 2: Jika b = 0, maka E(aX) = aE(X)
Teorema 2. E[g(X) ± h(X) ] = E[g(X)] ± E[h(X)]
Teorema 3. E[g(X,Y) ± h(X,Y) ] = E[g(X,Y)] ± E[h(X,Y)]
20
Teorema 4. Jika X dan Y adalah peubah acak
sembarang, maka
E(X + Y) = E(X) + E(Y)
Teorema 5. Jika X dan Y adalah peubah acak bebas,
maka
E(XY) = E(X) E(Y)
• Contoh 5. Lihat kembali Contoh 4. Hitung E(2X – 1).
x 4 5 6 7 8 9
f(x) 1/12 1/12 ¼ ¼ 1/6 1/6
Jawaban:
E(2X – 1) = 2E(X) – 1
E(X) =
= (4)(1/12) + (5)(1/12) + (6)(1/4) + (7)(1/4) + (8)(1/6) + (9)(1/6)
= 41/6
Sehingga
E(2X – 1) = 2E(X) – 1 = 2(41/6) – 1
sama seperti hasil sebelumnya.
∑
=
9
4
)
(
x
x
xf
• Contoh 6. Permintaan minuman dalam liter per minggu
dinyatakan dalam fungsi variabel random g(X) = X2 + X - 2, di
mana X mempunyai fungsi padat:
Tentukan nilai rataan dari permintaan minuman tersebut.
Jawaban:
E(X2 + X – 2) = E(X2) + E(X) - E(2)
E(2) = 2 (akibat Teorema 1)
2
E(X) = ∫2x(x – 1)dx = 5/3
1
2
E(X2) = ∫2x2 (x – 1)dx = 17/6
1
Jadi, E(X2 + X – 2) = E(X2) + E(X) - E(2) = 17/6 + 5/3 -2 = 5/2
• Contoh 7. Sepasang dadu dilemparkan. Tentukan nilai harapan
jumlah angka yang muncul.
Jawaban:
Misalkan: X menyatakan angka yang muncul pada dadu pertama
Y menyatakan angka yang muncul pada dadu kedua
Ditanya: berapa E(X + Y)?
E(X + Y ) = E(X) + E(Y)
E(X) = (1)(1/6) + (2)(1/6) + (3)(1/6) + (4)(1/6) + (5)(1/6) + (6)(1/6)
= 7/2
E(Y) = E(X) = 7/2
Jadi, E(X + Y) = E(X) + E(Y) = 7/2 + 7/2 = 7.

More Related Content

What's hot

koordinat tabung dan bola
koordinat tabung dan bolakoordinat tabung dan bola
koordinat tabung dan bolalinda_rosalina
 
Makalah geseran (translasi)
Makalah geseran (translasi)Makalah geseran (translasi)
Makalah geseran (translasi)Nia Matus
 
Persamaan diferensial biasa: Persamaan diferensial orde-pertama
Persamaan diferensial biasa: Persamaan diferensial orde-pertamaPersamaan diferensial biasa: Persamaan diferensial orde-pertama
Persamaan diferensial biasa: Persamaan diferensial orde-pertamadwiprananto
 
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan BinomialDistribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan BinomialSilvia_Al
 
Makalah transformasi balikan
Makalah transformasi balikanMakalah transformasi balikan
Makalah transformasi balikanNia Matus
 
Metode numerik persamaan non linier
Metode numerik persamaan non linierMetode numerik persamaan non linier
Metode numerik persamaan non linierIzhan Nassuha
 
Teorema green dalam bidang
Teorema green dalam bidangTeorema green dalam bidang
Teorema green dalam bidangokti agung
 
Aljabar 3-struktur-aljabar
Aljabar 3-struktur-aljabarAljabar 3-struktur-aljabar
Aljabar 3-struktur-aljabarmaman wijaya
 
Rangkuman materi Isometri
Rangkuman materi IsometriRangkuman materi Isometri
Rangkuman materi IsometriNia Matus
 
Probstat ekpektasi matematika (kelompok2)
Probstat ekpektasi matematika (kelompok2)Probstat ekpektasi matematika (kelompok2)
Probstat ekpektasi matematika (kelompok2)Dila Nurlaila
 
Peluang dan Distribusi Peluang
Peluang dan Distribusi PeluangPeluang dan Distribusi Peluang
Peluang dan Distribusi Peluangbagus222
 
Makalah setengah putaran
Makalah setengah putaranMakalah setengah putaran
Makalah setengah putaranNia Matus
 
Modul persamaan diferensial 1
Modul persamaan diferensial 1Modul persamaan diferensial 1
Modul persamaan diferensial 1Maya Umami
 
Statistika - Distribusi peluang
Statistika - Distribusi peluangStatistika - Distribusi peluang
Statistika - Distribusi peluangYusuf Ahmad
 

What's hot (20)

koordinat tabung dan bola
koordinat tabung dan bolakoordinat tabung dan bola
koordinat tabung dan bola
 
deret kuasa
deret kuasaderet kuasa
deret kuasa
 
Turunan Fungsi Kompleks
Turunan Fungsi KompleksTurunan Fungsi Kompleks
Turunan Fungsi Kompleks
 
Makalah geseran (translasi)
Makalah geseran (translasi)Makalah geseran (translasi)
Makalah geseran (translasi)
 
Persamaan diferensial biasa: Persamaan diferensial orde-pertama
Persamaan diferensial biasa: Persamaan diferensial orde-pertamaPersamaan diferensial biasa: Persamaan diferensial orde-pertama
Persamaan diferensial biasa: Persamaan diferensial orde-pertama
 
Integral Garis
Integral GarisIntegral Garis
Integral Garis
 
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan BinomialDistribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
Distribusi Seragam, Bernoulli, dan Binomial
 
Makalah transformasi balikan
Makalah transformasi balikanMakalah transformasi balikan
Makalah transformasi balikan
 
Metode numerik persamaan non linier
Metode numerik persamaan non linierMetode numerik persamaan non linier
Metode numerik persamaan non linier
 
Teorema green dalam bidang
Teorema green dalam bidangTeorema green dalam bidang
Teorema green dalam bidang
 
Aljabar 3-struktur-aljabar
Aljabar 3-struktur-aljabarAljabar 3-struktur-aljabar
Aljabar 3-struktur-aljabar
 
Rangkuman materi Isometri
Rangkuman materi IsometriRangkuman materi Isometri
Rangkuman materi Isometri
 
Probstat ekpektasi matematika (kelompok2)
Probstat ekpektasi matematika (kelompok2)Probstat ekpektasi matematika (kelompok2)
Probstat ekpektasi matematika (kelompok2)
 
Distribusi Binomial
Distribusi BinomialDistribusi Binomial
Distribusi Binomial
 
Kalkulus 2 integral
Kalkulus 2 integralKalkulus 2 integral
Kalkulus 2 integral
 
Peluang dan Distribusi Peluang
Peluang dan Distribusi PeluangPeluang dan Distribusi Peluang
Peluang dan Distribusi Peluang
 
Makalah setengah putaran
Makalah setengah putaranMakalah setengah putaran
Makalah setengah putaran
 
Distribusi poisson
Distribusi poissonDistribusi poisson
Distribusi poisson
 
Modul persamaan diferensial 1
Modul persamaan diferensial 1Modul persamaan diferensial 1
Modul persamaan diferensial 1
 
Statistika - Distribusi peluang
Statistika - Distribusi peluangStatistika - Distribusi peluang
Statistika - Distribusi peluang
 

Similar to Ekspektasi matematik

Pertemuan 10-ProbStat.pptx
Pertemuan 10-ProbStat.pptxPertemuan 10-ProbStat.pptx
Pertemuan 10-ProbStat.pptxPURNOTO
 
STD BAB 7 ATURAN PENCACAHAN DAN PELUANG.pptx
STD BAB 7 ATURAN PENCACAHAN DAN PELUANG.pptxSTD BAB 7 ATURAN PENCACAHAN DAN PELUANG.pptx
STD BAB 7 ATURAN PENCACAHAN DAN PELUANG.pptxdindaspd2000
 
Bab ii peluang dan distribusi peluang
Bab ii peluang dan distribusi peluangBab ii peluang dan distribusi peluang
Bab ii peluang dan distribusi peluangIr. Zakaria, M.M
 
Distribusi Peluang Binomial
Distribusi Peluang BinomialDistribusi Peluang Binomial
Distribusi Peluang BinomialMuhammad Arif
 
6.konsep probabilitas
6.konsep probabilitas6.konsep probabilitas
6.konsep probabilitasHafiza .h
 
Konsep probabilitas
Konsep probabilitasKonsep probabilitas
Konsep probabilitasHafiza .h
 
Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluang
Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluangBab 7. kombinasi,permutasi dan peluang
Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluangfatria anggita
 
Peluang suatu kejadian kelompok 7 ok
Peluang suatu kejadian kelompok 7 okPeluang suatu kejadian kelompok 7 ok
Peluang suatu kejadian kelompok 7 okAnha Anha
 
Peluang dan kombinatorik
Peluang dan kombinatorikPeluang dan kombinatorik
Peluang dan kombinatorikRifai Syaban
 
jbptunikompp-gdl-triraharjo-23425-4-4.peuba-).ppt
jbptunikompp-gdl-triraharjo-23425-4-4.peuba-).pptjbptunikompp-gdl-triraharjo-23425-4-4.peuba-).ppt
jbptunikompp-gdl-triraharjo-23425-4-4.peuba-).pptRoulyPinyEshylvesthe
 
Makalah_Matematika_Peluang.docx
Makalah_Matematika_Peluang.docxMakalah_Matematika_Peluang.docx
Makalah_Matematika_Peluang.docxTaufikRamadhan47
 
Makalah peluang new
Makalah peluang newMakalah peluang new
Makalah peluang newYusrin21
 
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRITBAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRITCabii
 

Similar to Ekspektasi matematik (20)

Pertemuan 10-ProbStat.pptx
Pertemuan 10-ProbStat.pptxPertemuan 10-ProbStat.pptx
Pertemuan 10-ProbStat.pptx
 
STD BAB 7 ATURAN PENCACAHAN DAN PELUANG.pptx
STD BAB 7 ATURAN PENCACAHAN DAN PELUANG.pptxSTD BAB 7 ATURAN PENCACAHAN DAN PELUANG.pptx
STD BAB 7 ATURAN PENCACAHAN DAN PELUANG.pptx
 
Bab ii peluang dan distribusi peluang
Bab ii peluang dan distribusi peluangBab ii peluang dan distribusi peluang
Bab ii peluang dan distribusi peluang
 
Distribusi Peluang Binomial
Distribusi Peluang BinomialDistribusi Peluang Binomial
Distribusi Peluang Binomial
 
Presentasi peluang muzayyin ahmad
Presentasi peluang   muzayyin ahmadPresentasi peluang   muzayyin ahmad
Presentasi peluang muzayyin ahmad
 
05 variabel acak
05 variabel acak05 variabel acak
05 variabel acak
 
6.konsep probabilitas
6.konsep probabilitas6.konsep probabilitas
6.konsep probabilitas
 
Konsep probabilitas
Konsep probabilitasKonsep probabilitas
Konsep probabilitas
 
Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluang
Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluangBab 7. kombinasi,permutasi dan peluang
Bab 7. kombinasi,permutasi dan peluang
 
Peluang suatu kejadian kelompok 7 ok
Peluang suatu kejadian kelompok 7 okPeluang suatu kejadian kelompok 7 ok
Peluang suatu kejadian kelompok 7 ok
 
Peluang dan kombinatorik
Peluang dan kombinatorikPeluang dan kombinatorik
Peluang dan kombinatorik
 
Distribusi Peluang Binomial.pptx
Distribusi Peluang Binomial.pptxDistribusi Peluang Binomial.pptx
Distribusi Peluang Binomial.pptx
 
jbptunikompp-gdl-triraharjo-23425-4-4.peuba-).ppt
jbptunikompp-gdl-triraharjo-23425-4-4.peuba-).pptjbptunikompp-gdl-triraharjo-23425-4-4.peuba-).ppt
jbptunikompp-gdl-triraharjo-23425-4-4.peuba-).ppt
 
Distribusi teoretis
Distribusi teoretisDistribusi teoretis
Distribusi teoretis
 
PELUANG
PELUANGPELUANG
PELUANG
 
Aksioma peluang
Aksioma peluangAksioma peluang
Aksioma peluang
 
Makalah_Matematika_Peluang.docx
Makalah_Matematika_Peluang.docxMakalah_Matematika_Peluang.docx
Makalah_Matematika_Peluang.docx
 
Makalah peluang new
Makalah peluang newMakalah peluang new
Makalah peluang new
 
Distribusi Teoritis.pptx
Distribusi Teoritis.pptxDistribusi Teoritis.pptx
Distribusi Teoritis.pptx
 
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRITBAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB 4. PROBABILITAS DASAR dan DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
 

Recently uploaded

Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ikaIntegrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ikaAtiAnggiSupriyati
 
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ikabab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ikaAtiAnggiSupriyati
 
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajaraksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajarHafidRanggasi
 
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase CModul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase CAbdiera
 
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptxRefleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptxIrfanAudah1
 
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)MustahalMustahal
 
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi SelatanSosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatanssuser963292
 
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxKontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxssuser50800a
 
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...MetalinaSimanjuntak1
 
aksi nyata sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
aksi nyata sosialisasi  Profil Pelajar Pancasila.pdfaksi nyata sosialisasi  Profil Pelajar Pancasila.pdf
aksi nyata sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdfsdn3jatiblora
 
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdf
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdfMODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdf
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdfNurulHikmah50658
 
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.pptppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.pptAgusRahmat39
 
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdfModul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdfanitanurhidayah51
 
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.pptLATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.pptPpsSambirejo
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...Kanaidi ken
 
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docxMembuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docxNurindahSetyawati1
 
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNSLatsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNSdheaprs
 
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdfSalinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdfWidyastutyCoyy
 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BAbdiera
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAAndiCoc
 

Recently uploaded (20)

Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ikaIntegrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
 
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ikabab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
 
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajaraksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
aksi nyata penyebaran pemahaman merdeka belajar
 
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase CModul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
Modul Ajar Pendidikan Pancasila Kelas 5 Fase C
 
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptxRefleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
 
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
 
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi SelatanSosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
 
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptxKontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
Kontribusi Islam Dalam Pengembangan Peradaban Dunia - KELOMPOK 1.pptx
 
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
1.3.a.3. Mulai dari Diri - Modul 1.3 Refleksi 1 Imajinasiku tentang Murid di ...
 
aksi nyata sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
aksi nyata sosialisasi  Profil Pelajar Pancasila.pdfaksi nyata sosialisasi  Profil Pelajar Pancasila.pdf
aksi nyata sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
 
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdf
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdfMODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdf
MODUL 1 Pembelajaran Kelas Rangkap-compressed.pdf
 
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.pptppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
ppt-akhlak-tercela-foya-foya-riya-sumah-takabur-hasad asli.ppt
 
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdfModul Projek  - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
Modul Projek - Batik Ecoprint - Fase B.pdf
 
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.pptLATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
 
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docxMembuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
 
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNSLatsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
Latsol TWK Nasionalisme untuk masuk CPNS
 
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdfSalinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
Salinan dari JUrnal Refleksi Mingguan modul 1.3.pdf
 
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase BModul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
Modul Ajar Bahasa Indonesia Kelas 4 Fase B
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKAMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA
 

Ekspektasi matematik

  • 1. 1 1 Harapan Matematik Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB
  • 2. 2 Definisi Harapan Matematik • Satu konsep yang penting di dalam teori peluang dan statistika adalah ekspektasi matematik atau nilai ekspektasi. • Ekspektasi matematik = harapan matematik. • Misalkan dua uang logam dilempar secara bersamaan sebanyak 16 kali. Misalkan X menyatakan banyaknya sisi angka (A) yang muncul pada setiap pelemparan, maka X dapat benilai 0, 1, atau 2. Misalkan pada eksperimen tersebut dicatat berapa kali muncul 0, 1, atau 2 sisi buah sisi angka pada setiap pelemparan, dan diperoleh hasil masing-masing 4 kali, 7 kali, dan 5 kali. Berapa rata-rata banyaknya sisi angka yang muncul pada setiap lemparan?
  • 3. 3 • Rata-rata (atau rataan) banyaknya sisi angka yang muncul pada setiap pelemparan kedua koin tersebut adalah: • Kita ingin menghitung berapa rataan banyaknya sisi angka dari pelemparan dua uang logam yang dapat diharapkan muncul dalam jangka panjang? Inilah yang dinamakan nilai ekspektasi atau nilai harapan. • Notasi: E(X) = nilai harapan (harapan matematik) 06 . 1 ) 16 / 5 )( 2 ( ) 16 / 7 )( 1 ( ) 16 / 4 )( 0 ( 16 ) 5 )( 2 ( ) 7 )( 1 ( ) 4 )( 0 ( = + + = + + =
  • 4. 4 • Untuk suatu peubah acak diskrit X yang memiliki nilai- nilai yang mungkin x1, x2, …, xn, nilai harapan dari X didefinisikan sebagai: E(X) = x1P(X = x1) + x2P(X = x2) + … + xnP(X = xn) = • Mengingat P(X = xi) = f(xi), maka E(X) = x1f(x1) + x2f(x2) + … + xnf(xn) = ) ( 1 i n i i x X P x = ∑ = ) ( 1 i n i i x f x ∑ =
  • 5. 5 • Sebagai kasus khusus bila peluang setiap nilai xi adalah sama, yaitu 1/n, maka E(X) = x1(1/n) + x2(1/n) + … + xn(1/n) = yang disebut rataan, rata-rata, rerata, atau mean aritmetika, dan dilambangkan dengan μ. • Nilai harapan dari X seringkali disebutrataan dan dilambangkan dengan ux, atau μ jika peubah acaknya sudah jelas diketahui. n x x x n + + + ... 2 1
  • 6. 6 • Definisi 1. Misalkan X adalah peubah acak dengan distribusi peluang f(x). Nilai harapan atau rataan X adalah: μ =E(X) = untuk X diskrit, dan μ =E(X) untuk X kontinu. ∑ x x xf ) ( ∫ = ∞ ∞ − dx x xf ) (
  • 7. 7 Tinjau kembali contoh pelemparan dua uang logam. Ruang sampel dari pelemparan dua uang logam: S = {AA, AG, GA, GG} sehingga: P(X = 0) = P(GG) = 1/4 P(X = 1) = P(AG) + P(GA) = ¼ + ¼ = ½ P(X = 2) = P(AA) = ¼ maka, rataan banyaknya sisi angka yang muncul pada pelemparan dua buah uang logam adalah: μ = E(X) = (0)(1/4) + (1)(1/2) + (2)(1/4) = 1 Jadi, bila seseorang melantunkan dua uang logam secara berulang-ulang, maka rata-rata dia memperoleh satu sisi angka (A) yang muncul pada setiap lemparan.
  • 8. 8 • Contoh 1. Dalam sebuah permainan dengan dadu, seorang pemain mendapat hadiah Rp20 jika muncul angka 2, Rp40 jika muncul angka 4, membayar Rp30 jika muncul angka 6, sementara pemain itu tidak menang atau kalah jika keluar angka yang lain. Berapa harapan kemenangannya? Jawaban: Misalkan X menyatakan peubah acak yang menyatakan jumlah uang yang dimenangkan. Nlai X yang mungkin adalah 0, 20, 40, dan -30. Setiap angka dadu mempunayi peluang yang sama, 1/6. xi 0 +20 0 +40 0 -30 ------------------------------------------------------------------------------ f(xi) 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 Nilai harapan si pemain itu adalah: μ = E(X)=(0)(1/6)+(20)(1/6)+(0)(1/6)+(40)(1/6)+(0)(1/6)+(-30)(/16)=5 Jadi, si pemain diharapkan memenangkan Rp5.
  • 9. 9 • Latihan. Tiga uang logam dilempar secara bersamaan. Pemain mendapat Rp5 bila muncul semua sisi angka (A) atau semua sisi gambar (G), dan membayar Rp3 bila muncul sisi angka satu atau dua. Berapa harapan kemenangannya? (Jawaban ada pada slide berikut)
  • 10. 10 Jawaban: Ruang sampel dari pelemparan 3 uang logam adalah: S = {AAA, AAG, AGA, AGG, GGG, GGA, GAG, GAA} Tiap sampel mempunyani peluang sama, yaitu 1/8. Misalkan X menyatakan besarnya kemenangan (dalam Rp). Kemungkinan nilai Y adalah Rp5 bila kejadian E1 = {AAA, GGG} yang muncul dan Rp -3 bila kejadian E2 = {AAG, AGA, AGG, GGA, GAG, GAA} yang muncul. P(E1) = 2/8 = ¼ P(E2) = 6/8 = ¾ Nilai harapan si pemain adalah: μ = E(Y) = (5)(1/4) + (-3)(3/4) = -1 Artinya si pemain kalah sebesar Rp 1 setiap lemparan 3 mata uang.
  • 11. 11 • Latihan. Suatu pengiriman 9 buah komputer mengandung 2 buah yang cacat. Sebuah sekolah membeli secara acak 3 dari 9 komputer yang ditawarkan. Berapa rata-rata komputer yang rusak diterima oleh sekolah itu?
  • 12. 12 • Contoh 2. Sebuah panitia beranggotakan 3 orang dipilih secara acak dari 4 orang mahasiswa STI dan 3 orang mahasiswa IF. Berapa nilai harapan banyaknya mahasiswa STI yang terpilih dalam panitia tersebut? Jawaban: Misalkan X menyatakan jumlah mahaiswa yang terpilih dalam panitia tersebut. Nilai X yang mungkin adalah 0, 1, 2, dan 3. Distribusi peluang X adalah f(x) = C(4,x)C(3, 3-x) / C(7, 3) Dapat dihitung f(0) = 1/35, f(1) = 12/35, f(2) = 18/35, dan f(3) = 4/35. Nilai harapan banyaknya mahasiswa STI di dalam panitia itu adalah: E(X) = (0)(1/35) + (1)(12/35) + (2)(18/35) + (3)(4/35) = 1.7 Jadi, secara rata-rata terpilih 1.7 orang mahasiswa STI dalam panitia yang berangotakan 3 orang tersebut.
  • 13. 13 • Contoh 3. Misalkan X adalah peubah acak yang menyatakan umur sejenis lampu (dalam jam). Fungsi padatnya diberikan oleh: Hitung harapan umur jenis bola lampu tersebut! Jawaban: Jadi, jenis bola lampu itu dapat diharapkan berumur secara rata-rata 200 jam. ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ > = lainnya untuk , 0 100 , 20000 ) ( 3 x x x x f 200 20000 20000 ) ( 100 2 100 3 = ∫ = ∫ = = ∞ ∞ x dx x x X E μ
  • 14. 14 • Misalkan X adalah peubah acak diskrit dengan distribusi peluang f(x). Pandang sebuah peubah acak baru g(X) yang bergantung pada X. Nilai harapan peubah acak g(X) adalah: μg(x) = E[g(X)] = ∑g(x)f(x) bila X diskrit, dan μg(x) = E[g(X)] = bial X kontinu. ∫ ∞ ∞ − dx x f x g ) ( ) (
  • 15. 15 • Contoh 4. Banyaknya mobil yang masuk ke tempat cuci mobil antara jam 13.00 – 14.00 setiap hari mempunyai distribusi peluang: x 4 5 6 7 8 9 f(x) 1/12 1/12 ¼ ¼ 1/6 1/6 Misalkan g(X) = 2X – 1 menyatakan upah (dalam Rp) para karyawan yang dibayar perusahaan pada jam tersebut. Hitunglah harapan pendapatan karyawan pada jam tersebut. Jawaban: E[(g(X)] = E(2X – 1 ) = = (7)(1/2) + (9)(1/2) + (11)(1/4) + (13)(1/4) + (15)(1/6) + (17)(1/6) = Rp 12.67 ∑ − = 9 4 ) ( ) 1 2 ( x x f x
  • 16. 16 • Contoh 5. Misalkan X adalah peubah acak dengan fungsi padat Hitunglah nilai harapan g(X) = 2X2 + 1. Jawaban: E(2X2 + 1) = ⎩ ⎨ ⎧ < < − = lainnya untuk , 0 1 0 ), 1 ( 2 ) ( x x x x f 1 | 2 3 4 3 4 ) 2 2 4 4 ( ) 2 2 )( 1 2 ( 1 0 2 4 3 3 1 0 2 1 0 2 = − + − = − + − ∫ = ∫ − + = = x x x x x x dx x x x dx x x
  • 17. 17 • Definisi 2. Bila X dan Y adalah peubah acak dengan distribusi peluang gabungan f(x, y) maka nilai harapan peubah acak g(X,Y) adalah bila X dan Y diskrit, dan bial X dan Y kontinu ∑∑ = = x y Y X g y x f y x g Y X g E ) , ( ) , ( )] , ( ( ) , ( μ ∫ ∫ ∞ ∞ − ∞ ∞ − = = dxdy y x f y x g Y X g E Y X g ) , ( ) , ( )] , ( ( ) , ( μ
  • 18. 18 • Contoh 6. Diketahui fungsi padat: Hitunglah nilai harapan dari g(X,Y) = Y/X. Jawaban: ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ < < < < + = lainnya , 0 1 0 ; 2 0 , 4 / ) 3 1 ( ) , ( 2 y x y x y x f 8 / 5 2 3 4 / ) 3 1 ( ) 4 /( ) 3 1 ( ) / ( )] , ( [ 1 0 2 1 0 2 0 2 1 0 2 0 2 = + = + = + = = ∫ ∫∫ ∫∫ dy y y dxdy y y dxdy x y yx X Y E Y X g E
  • 19. 19 Sifat-Sifat Harapan Matematik Teorema 1. Bila a dan b konstanta maka E(aX + b) = aE(X) + b Akibat 1: Jika a = 0, maka E(b) = b Akibat 2: Jika b = 0, maka E(aX) = aE(X) Teorema 2. E[g(X) ± h(X) ] = E[g(X)] ± E[h(X)] Teorema 3. E[g(X,Y) ± h(X,Y) ] = E[g(X,Y)] ± E[h(X,Y)]
  • 20. 20 Teorema 4. Jika X dan Y adalah peubah acak sembarang, maka E(X + Y) = E(X) + E(Y) Teorema 5. Jika X dan Y adalah peubah acak bebas, maka E(XY) = E(X) E(Y)
  • 21. • Contoh 5. Lihat kembali Contoh 4. Hitung E(2X – 1). x 4 5 6 7 8 9 f(x) 1/12 1/12 ¼ ¼ 1/6 1/6 Jawaban: E(2X – 1) = 2E(X) – 1 E(X) = = (4)(1/12) + (5)(1/12) + (6)(1/4) + (7)(1/4) + (8)(1/6) + (9)(1/6) = 41/6 Sehingga E(2X – 1) = 2E(X) – 1 = 2(41/6) – 1 sama seperti hasil sebelumnya. ∑ = 9 4 ) ( x x xf
  • 22. • Contoh 6. Permintaan minuman dalam liter per minggu dinyatakan dalam fungsi variabel random g(X) = X2 + X - 2, di mana X mempunyai fungsi padat: Tentukan nilai rataan dari permintaan minuman tersebut. Jawaban: E(X2 + X – 2) = E(X2) + E(X) - E(2) E(2) = 2 (akibat Teorema 1) 2 E(X) = ∫2x(x – 1)dx = 5/3 1 2 E(X2) = ∫2x2 (x – 1)dx = 17/6 1 Jadi, E(X2 + X – 2) = E(X2) + E(X) - E(2) = 17/6 + 5/3 -2 = 5/2
  • 23. • Contoh 7. Sepasang dadu dilemparkan. Tentukan nilai harapan jumlah angka yang muncul. Jawaban: Misalkan: X menyatakan angka yang muncul pada dadu pertama Y menyatakan angka yang muncul pada dadu kedua Ditanya: berapa E(X + Y)? E(X + Y ) = E(X) + E(Y) E(X) = (1)(1/6) + (2)(1/6) + (3)(1/6) + (4)(1/6) + (5)(1/6) + (6)(1/6) = 7/2 E(Y) = E(X) = 7/2 Jadi, E(X + Y) = E(X) + E(Y) = 7/2 + 7/2 = 7.