Probabilitas pada Distribusi Normal

 Pengenalan Distribusi Normal dan

Distribusi Normal Standar

Definisi Distribusi Normal

x

Distribusi normal adalah distribusi probabilitas kontinu untuk variabel acak . Grafik distribusi normal disebut kurva normal.

Sifat-sifat Distribusi Normal

Distribusi normal memiliki sifat-sifat berikut:

1. Rata-rata, median, dan modus sama.

2. Kurva normal berbentuk lonceng dan simetris terhadap mean. 3. Luas total di bawah kurva normal sama dengan 1.



Sifat-sifat Distribusi Normal

Sifat-sifat Distribusi Normal

Distribusi probabilitas diskrit dapat digambarkan dengan histogram.

Distribusi probabilitas kontinu, kita dapat menggunakan fungsi kepadatan probabilitas (pdf). Fungsi kepadatan probabilitas memiliki dua persyaratan:

1. luas total di bawah kurva sama dengan 1, dan

2. fungsi tidak pernah bisa negatif.


y = 1

2σ2



Probabilitas dan Distribusi Normal

x x

Ketika variabel acak terdistribusi normal, kita dapat menemukan probabilitas yang terletak pada suatu interval dengan menghitung luas di bawah kurva normal untuk interval tersebut. Untuk mencari luas di bawah kurva normal, pertama-tama ubahlah batas atas dan bawah dari z

interval ke -skor.

Kemudian gunakan distribusi normal standar untuk mencari luasnya.


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Confidence Interval

 Confidence Interval adalah rentang antara dua nilai di mana nilai suatu Sample Mean tepat berada di tengahtengahnya.   Nilai sebuah confidence interval dapat dinyatakan dengan Kemungkinan (Probability) berapa sample dalam 100 kali pengambilan samples nilai Population Mean sesungguhnya akan masuk dalam sebuah rentang sample mean.       Untuk menghitungnya, kembali kita ke konsep perhitungan nilai z yakni hubungan antara nilai sebenarnya dalam distribusi frequency dengan nilai z dalam distribusi normal.   Dalam statistics, telah ditemukan jika sample kita besar, yakni lebih dari 30 samples, maka ditemukan distribusi samples nya “pasti” NORMAL, sehingga kita dapat menggunakan rumus perhitungan z dan tabel distribusi normal.
Baca selengkapnya

Distribusi Probalitas , Binomial, Geometrik, Poisson

Distribusi Probalitas Ada 2 jenis Random Variabel, yaitu Discrete dan Continuous Discrete : Semua kemungkinan outcomes dapat dihitung atau memiliki batasan. Ex. Mempresentasikan jumlah wisudawan dari Fakultas Teknologi Informasi di tahun ini Continuous : Semua kemungkinan outcomes tidak dapat dihitung, umumnya direpresentasikan dengan nilai Ex. Volume minyak goreng yang ditampung dalam sebuah tangki berkapasitas 150L Distribusi Geometrik Distribusi Geometrik merupakan suatu discrete probability distribution yang memenuhi kriteria berikut: -percobaan akann dilakukan berulangkali sampai mendapat outcome succes -setiap percobaan adalah independent terhadap trials lainnya -memiliki nilai probability success (p) yang sama untuk tiap trial -random variabel x mempresentasikan banyaknya trials yang dilakukan sampai mendapat kondisi success Distribusi Poisson yaitu suatu discrete probability distribution yang memenuhi kriteria berikut: -random variabel x merepresentasikan banyaknya kemuncul...
Baca selengkapnya