Distribusi binomial sering juga disebut distribusi Bernoulli. Distribusi binomial ditemukan oleh James Bernoulli. Distribusi binomial adalah suatu distribusi teoretis yang menggunakan variabel random diskrit yang terdiri dari dua kejadian yang berkomplemen, seperti sukses-gagal, ya-tidak, baik-cacat, kepala-ekor.
Secara lengkap kunjungi:
https://emanmendrofa.blogspot.com/2020/05/distribusi-binomial.html
Distribusi binomial sering juga disebut distribusi Bernoulli. Distribusi binomial ditemukan oleh James Bernoulli. Distribusi binomial adalah suatu distribusi teoretis yang menggunakan variabel random diskrit yang terdiri dari dua kejadian yang berkomplemen, seperti sukses-gagal, ya-tidak, baik-cacat, kepala-ekor.
Secara lengkap kunjungi:
https://emanmendrofa.blogspot.com/2020/05/distribusi-binomial.html
oleh neneng
Nurwaningsih
(06081281520066)
Nurwaningsih30@gmail.com
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA
FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN
UNIVERSITAS SRIWIJAYA
INDRALAYA
2017
semoga bermanfaat
HAAAAI SEMUA. INI TENTANG KONSEP DASAR PROBABILITAS LHO :--------))))) YUK KAMU JANGAN LUPA BELAJAR YAAAA. DOWNLOAD AJA MAH KALO EMANG BUTUH. SEMOGA BERMANFAAT YAAAH
oleh neneng
Nurwaningsih
(06081281520066)
Nurwaningsih30@gmail.com
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA
FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN
UNIVERSITAS SRIWIJAYA
INDRALAYA
2017
semoga bermanfaat
HAAAAI SEMUA. INI TENTANG KONSEP DASAR PROBABILITAS LHO :--------))))) YUK KAMU JANGAN LUPA BELAJAR YAAAA. DOWNLOAD AJA MAH KALO EMANG BUTUH. SEMOGA BERMANFAAT YAAAH
Teori peluang adalah ilmu pengetahuan yang mempelajari ketiadakpastian, teori peluang
pertama kali muncul dari inspirasi para penjudi yang berusaha mencari kesempatan mereka
untuk memenangkan suatu permainan judi. Awalnya dilakukan oleh matematikawan dan
fisikawan Itali yang bernama Girlamo Cardano (1501-1576). Cardano lahir pada tanggal 24
september 1501. Cardano merupakan seorang penjudi pada waktu itu. Walaupun judi
berpengaruh buruk terhadap keluarganya, namun jadi juga memacunya untuk mempelajari
peluang. Dalam bukunya yang berjudul Liber de Ludo Aleae (Book on Games of Changes)
pada tahun 1565, cardano banyak membahas konsep dasar dari teori peluang yang berisi
tentang masalah perjudiannya. Adapun ilmu hitung peluang yang dikenal dewasa ini
dikemukakan oleh tiga orang Prancis, yaitu bangsawan kaya Chevalier de mere dan dua ahli
matematika, yaitu blaise pascal dan pierre defermat.
Probabilitas adalah ukuran kemungkinan bagi suatu kejadian (event) untuk terjadi dalam suatu percobaan atau eksprimen yang dilaksanakan dalam kondisi tertentu. Setiap kemungkinan yang dihasilkan dari percoban disebut hasil (outcome)
power point ini berisi tentang materi kombinasi, permutasi, dan peluang, dimana masing-masing terdapat contohnya dan untuk peluang terdapat juga jenis-jenisnya dan frekuensi harapannya
Heuristic Evaluation adalah salah satu cara mengevaluasi sistem, aplikasi atau produk menggunakan bantuan expert. Ada 10 rules yang harus diuji, apa saja? yuk kita simak
Tahun 2019, statistik pengguna media sosial di dunia telah mencapai sekitar 3,5 milyar (Ermasys, 2019), dengan rata-rata menghabiskan waktu sekitar 3 jam perhari untuk mengaksesnya (Globalwebindex, 2019). Media sosial tidak hanya disukai kaum milenial (90,4%), tapi juga oleh generasi baby boomer dan generasi X (Emarketer, 2019). Oleh karena itu, penggunaan media sosial seharusnya telah menjadi hal yang biasa di kalangan pengguna internet, dan seharusnya dapat ditingkatkan pemanfaatannya, terutama untuk edukasi (pendidikan). Seiring dengan dampak pandemi covid-19, dimana setiap orang di dunia ini harus bekerja dari rumah, dan sekolah dari rumah, maka, kami menawarkan suatu hal yang cukup mudah untuk diakses, mudah dipelajari dan mudah digunakan untuk media pembelajaran, yaitu melalui media sosial.
Through movement, or motor control, humans are empowered to affect the environment around them. Control occurs through responders. Whether using a finger to text or point, the feet to walk or run, the eyebrows to frown, the vocal chords to speak, or the torso to lean, movement provides humans with the power to engage and affect the world around them. This week we discuss human factors (responders), feel free to download.
The deepest challenges in human-computer interaction (HCI) lie in the human factor. Humans are complicated. We’re young, old, female, male, experts, novices, left-handed, right-handed, English-speaking, Chinese-speaking, from the north, from the south, tall, short, strong, weak, fast, slow, able-bodied, disabled, sighted, blind, motivated, lazy, creative, bland, tired, alert, and on and on.
This week, we discuss the five classical human senses that are vision, hearing, taste, smell, and touch. Please download this material; please enjoyed it.
Presentasi ini sedianya akan saya presentasikan di IAIN Purwokerto bulan Agustus tahun lalu, tetapi, karena ada satu dan lain hal, acara tersebut belum dapat dilaksanakan. Daripada menuhin hard disk saya, lebih baik saya bagikan saja untuk semuanya. Because sharing is caring
2. • Tugas statistika baru dianggap selesai jika
berhasil membuat kesimpulan yang dapat
dipertanggung jawabkan tentang sifat atau
karakteristik populasi.
sampel dianalisis kesimpulan
Kebenarannya
tidak pasti.
Pendahuluan
3. Yakinkah 100% bahwa kesimpulan itu
benar? Atau kita ragu-ragu untuk
mempercayainya?
10%
60%
30%
4. • Bagaimana keyakinan kita untuk
mempercayai kebenaran kesimpulan yang
dibuat?
• Diperlukan
teori baru,
yaitu
Teori
Peluang
• Antara lain
membahas ukuran
ketidakpastian suatu
peristiwa
5. Awal Teori Peluang
1565
1663
1623-1662
1980
Awalnya dilakukan oleh matematikawan dan
fisikawan Italia yang bernama Girolamo Cardano (1501-1576).
Liber de Ludo Aleae
(Book on Games of Changes)
Buku teori Peluang dalam Judi
Bukunya dipublikasikan
Blaise Pascal meneliti
masalah peluang
Mengolah statistika
dgn komputer
Tahun History
6. Contoh peluang
• Peluang terjadinya hujan di hari Senin
• Peluang terjadinya gempa setelah
Tsunami
• Peluang mendapatkan hadiah 10 juta
dalam kemasan RINSO
7. Ruang Sampel, Titik Sampel
dan Kejadian
Ruang sampel (sample space) atau semesta
(universe) merupakan himpunan dari semua hasil
(outcome) yang mungkin dari suatu percobaan
(experiment)
Titik sampel (sample point) merupakan tiap
anggota atau elemen dari ruang sampel
Kejadian (event) merupakan himpunan bagian
dari ruang sampel
8. Contoh Percobaan, Ruang
Sampel dan Kejadian(#1)
Ruang
sampel
A=
Kejadian
muncul
angka genap
B=
Kejadian
muncul
angka 5 atau
lebih
Percobaan : Pelemparan sebuah dadu dan mencatat
angka yang muncul
S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
A = {2, 4, 6} B = {5, 6}
Titik sampel
9. Ruang sampel
Ilustrasi ruang sampel, Titik sampel, dan
kejadian pada percobaan pelemparan
sebuah dadu
1 3
2 4
5
6
B
A
10. Contoh Percobaan, Ruang Sampel dan
Kejadian (#2)
Ruang sampel
S = {(1, 1), (1, 2), (1,
3), ..., (6, 6)}
Contoh 2
B = Kejadian munculnya
jumlah angka 10 atau lebih
B = {(4, 6), (5, 5), (5, 6), (6,
4), (6, 5), (6, 6) }
Percobaan : Pelemparan dua buah dadu bersamaan dan
mencatat angka yang muncul
A = Kejadian
munculnya angka
yang sama pada
kedua dadu
A = {(1, 1), (2, 2),
(3, 3), (4, 4), (5,
5), (6, 6)}
11. Ruang sampel
S = {t|t > 0}
Contoh Percobaan, Ruang Sampel dan
Kejadian (#3)
Ruang
sampel
A = Kejadian umur lampu melebihi 10 jam
E = {t|t > 10}
B = Kejadian umur lampu antara 0 dan 250 jam
F = {t|0 ≤ t ≤ 250}
Kejadian
Percobaan: Pengamatan terhadap umur (dalam jam)
sebuah lampu
13. Irisan dua kejadian
• Irisan dua kejadian A dan B, dinyatakan
dengan A ∩ B, merupakan kejadian yang
elemennya termasuk dalam A dan B
A
B
14. Gabungan dua kejadian
• Gabungan dua kejadian A dan B, dinyatakan
dengan A ∪ B, merupakan kejadian yang
mengandung semua elemen yang termasuk A atau
B atau keduanya
A
B
15. Komplemen suatu kejadian
• Komplemen suatu kejadian A, dinyatakan
dengan A’,adalah himpunan semua
elemen dalam S yang tidak termasuk
dalam A
A
A’
16. Contoh Operasi‐Operasi
dalam Kejadian
Percobaan: Pelemparan sebuah dadu dan mencatat angka
yang
muncul
Ruang sampel S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
Kejadian munculnya angka genap, A A = {2, 4, 6}
Kejadian munculnya angka 5 atau lebih, B B = {5, 6}
Irisan A dan B A ∩ B = {6}
Gabungan A dan B A ∪ B = {2, 4, 5, 6}
Komplemen dari A A’ = {1, 3, 5}
17.
18. Dua kejadian saling terpisah
• Dua kejadian A dan B dikatakan saling terpisah
(mutually exclusive) jika kejadian‐kejadian
tersebut tidak dapat terjadi secara bersamaan
A ∩ B = ∅A
B
19. Contoh Kejadian‐Kejadian Saling
Terpisah
Percobaan: Pelemparan sebuah dadu dan mencatat
angka yang muncul
Ruang sampel S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
Kejadian munculnya angka genap, A A = {2, 4, 6}
Kejadian munculnya angka ganjil, B B = {1, 3, 5}
Kejadian A dan B saling terpisah A ∩ B = ∅
23. Probabilitas untuk Hasil
Berkemungkinan Sama
Jika suatu percobaan dapat menghasilkan N
macam hasil yang berkemungkinan sama
(equally likely) dan jika tepat terdapat sebanyak
n hasil yang berkaitan dengan kejadian A, maka
probabilitas kejadian A adalah
P(A)=n/N
24. Contoh Probabilitas untuk Hasil
Berkemungkinan Sama
Percobaan pelemparan sebuah dadu
Misal A kejadian munculnya angka genap
Jumlah seluruh hasil yang mungkin N = 6
Jumlah hasil yang mungkin untuk kejadian A, n = 3
Probabilitas kejadian A, P(A) ?
P (A) = 3 =1
6 2
25. Hukum‐Hukum Probabilitas
Jika A dan B dua kejadian sembarang, maka
P(A ∪ B) = P(A) + P(B) – P(A ∩ B)
Jika A dan B kejadian yang saling terpisah, maka
P(A ∪ B) = P(A) + P(B)
Jika A dan A’ adalah kejadian saling berkomplemen, maka
P(A’) = 1 – P(A)
26. Probabilitas bersyarat
• Dalam kehidupan sehari-hari, banyak kejadian
yang saling terkait satu sama lainnya dan
kejadian yang satu menjadi syarat untuk
terjadinya kejadian yang lain.
• Dalam probabilitas, suatu kejadian A terjadi
dengan syarat kejadian B lebih dahulu terjadi
atau akan terjadi atau diketahui terjadi,
dikatakan sebagai kejadian A bersyarat B yang
ditulis A|B.