*Distribusi BernoulliBernoulli r.v. X eksperimen (Bernoulli
trial) dimana outcome dp diklasifikasikan sbg sukses, dg prob. p
atau gagal, dg prob 1-p.
*Ilustrasi Distribusi Bernoulli
Distribusi Bernoulli
*Mean dan variance dari Bernoulli r.v X:
X = E(X) = p
X2 = VAR(X) = p(1 - p)Distribusi Bernoulli
*Distribusi Binomial
Binomial r.v. X eksperimen dimana n independen Bernoulli trial
dilakukan dan X menyatakan jumlah sukses dlm n trials
*Mean dan Variance dari Distribusi Binomial
X = E(X) = np
X2 = Var(X) = np(1 - p)
Distribusi Binomial
*Ilustrasi Distribusi Binomial utk n = 6 dan p = 0,6
Distribusi Binomial
*Distribusi Poissonr.v. Poisson mempunyai aplikasi yg luas dlm
berbagai area krn dp digunakan sbg aproksimasi r.v. binomial dg
parameter (n,p) utk n besar dan p kecil (np moderat)
Contoh penggunaan r.v. Poisson:Jumlah panggilan telepon yg
datang pd suatu sentral dlm suatu interval waktu tertentuJumlah
pelanggan yg memasuki bank dlm suatu interval waktu
tertentuDistribusi Poisson
*Distribusi Poisson
Distribusi Poisson
*Mean dan Variance dari Distribusi Poisson
X = E(X) =
X2 = Var(X) =
Distribusi Poisson
*Ilustrasi Distribusi Poisson utk = 3
Distribusi Poisson
*Distribusi UniformDistribusi uniform sering digunakan jika tdk
diketahui pengetahuan awal dari pdf dan semua harga dlm range
kelihatannya equally likely
Distribusi Uniform
*Mean dan Variance dari Distribusi Uniform
Distribusi Uniform
*Ilustrasi Distribusi Uniform
Distribusi Uniform
*Distribusi EksponensialProperti yg paling penting adalah
memoryless
