Nama : Nuril Febriansah
NPM : 16213680
Kelas : 2EA03
—Distribusi poisson disebut juga distribusi peristiwa yang jarang terjadi, ditemukan oleh S.D. Poisson (1781–1841), seorang ahli matematika berkebangsaan Perancis. Distribusi Poisson termasuk distribusi teoritis yang memakai variabel random diskrit.
—Menurut Walpole (1995), distribusi poisson adalah distribusi peluang acak poisson X, yang menyatakan banyaknya sukses yang terjadi dalam suatu selang waktu atau daerah tertentu.
DEFINISI DISTRIBUSI POISSON
—Menurut Walpole (1995), distribusi poisson adalah distribusi peluang acak poisson X, yang menyatakan banyaknya sukses yang terjadi dalam suatu selang waktu atau daerah tertentu.
DEFINISI DISTRIBUSI POISSON
Distribusi poisson adalah
1. Distribusi nilai-nilai bagi suatu variabel random X (X diskret), yaitu banyaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu interval waktu tertentu atau di suatu daerah tertentu.
2. Distribusi probabilitas diskret yang menyatakan peluang jumlah peristiwa yang terjadi pada periode waktu tertentu apabila rata-rata kejadian tersebut diketahui dan dalam waktu yang saling bebas sejak kejadian terakhir.
CIRI-CIRI DISTRIBUSI POISSON
—1. Banyaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu interval waktu atau suatu daerah tertentu tidak bergantung pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi pada interval waktu atau daerah lain yang terpisah.
—2. Probabilitas terjadinya hasil percobaan selama suatu interval waktu yang singkat atau dalam suatu daerah yang kecil, sebanding dengan panjang interval waktu atau besarnya daerah tersebut dan tidak bergantung pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi di luar interval waktu atau daerah tersebut.
1. Distribusi nilai-nilai bagi suatu variabel random X (X diskret), yaitu banyaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu interval waktu tertentu atau di suatu daerah tertentu.
2. Distribusi probabilitas diskret yang menyatakan peluang jumlah peristiwa yang terjadi pada periode waktu tertentu apabila rata-rata kejadian tersebut diketahui dan dalam waktu yang saling bebas sejak kejadian terakhir.
CIRI-CIRI DISTRIBUSI POISSON
—1. Banyaknya hasil percobaan yang terjadi dalam suatu interval waktu atau suatu daerah tertentu tidak bergantung pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi pada interval waktu atau daerah lain yang terpisah.
—2. Probabilitas terjadinya hasil percobaan selama suatu interval waktu yang singkat atau dalam suatu daerah yang kecil, sebanding dengan panjang interval waktu atau besarnya daerah tersebut dan tidak bergantung pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi di luar interval waktu atau daerah tersebut.
4. —Banyaknya bakteri dalam satu tetes atau 1 liter air,
5. —Banyaknya kesalahan ketik per halaman sebuah buku, dan
6. —Banyaknya kecelakaan mobil di jalan tol selama minggu pertama bulan Oktober. Menghitung distribusi binomial apabila n besar (n ³ 30) dan p kecil (p <>
RUMUS DISTRIBUSI POISSON
Rumus Pendekatan Peluang
Poisson untuk Binomial
Pendekatan
Peluang Poisson untuk Peluang Binomial dilakukan untuk mendekatkan probabilitas
probabilitas dari kelas sukses (x) dari n percobaan Binomial dalam situasi
dimana n sangat besar dan probabilitas kelas sukses (p) sangat kecil. Aturan
yang diikuti oleh kebanyakan ahli statistika adalah bahwa n cukup besar dan p
cukup kecil, jika n adalah 20 atau lebih dari 20 dan p adalah 0.05 atau kurang
dari 0.05.
Rumus
pendekatannya adalah :
P ( x ; μ ) = e – μ . μ X
X !
Dimana : e =
2.71828
μ = rata –
ratakeberhasilan = n . p
x = Banyaknya
unsur berhasil dalam sampel
n =
Jumlah / ukuran populasi
p =
probabilitas kelas sukses
Tidak ada komentar:
Posting Komentar