Andi Raffly Pj - 20312056- Ftik (Informatika)Teknokrat

  Geometric Distribution merupakan suatu discrete probability distribution yang memenuhi kriteria berikut:  1. Percobaan (trial) akan dilakukan berulang kali sampai mendapatkan outcome success.  2. Setiap percobaan (trial) adalah independent terhadap trials lainnya. 3. Memiliki nilai probability success (p) yang sama untuk tiap trial.  4. Random variable x merepresentasikan banyaknya trials yang dilakukan sampai mendapati kondisi success. q = 1 - p p(x) = p . q ^ x-1 Poisson Distribution merupakan suatu discrete probability distribution yang memenuhi kriteria berikut:  1. Random variable x merepresentasikan banyaknya kemunculan suatu event dalam interval waktu tertentu. 2. Nilai probability untuk kemunculan event adalah sama untuk setiap interval.  3. Jumlah kemunculan event pada suatu interval adalah independent terhadap jumlah kemunculan event pada interval lainnya. P(x; μ) = (e -μ  * μ x ) / x ! μ = 2 (jumlah rata-rata badai per tahun, secara hist...

 Binomial experiment merupakan suatu probability experiment yang memenuhi kriteria berikut:  1. Memiliki jumlah percobaan (trials) yang tetap dan setiap trial independent terhadap trials lainnya.  2. Setiap trial hanya memiliki dua kemungkinan outcomes; biasa dikategorikan sebagai success (S) atau failure (F).  3. Memiliki nilai probability success yang sama untuk tiap trial. 4. Random variabel x merepresentasikan jumlah kemunculan success dalam suatu experiment. n = Banyaknya trials pada suatu experiment p = Nilai probability success pada suatu trial q = Nilai probability failure pada suatu trial    ( q = 1-p) x = Jumlah kemunculan success pada suatu experiment Binomial Probability Formula Terdapat beberapa cara untuk menghitung probability dari x success dari sejumlah n trials pada suatu binominal experiment: Tree Diagram, Multiplication Rule, Binomial Probability Formula. p(x) =    n C x . P^ x  . ( 1-P)^ n-x Binomial Probability...

Random variable x merepresentasikan suatu nilai numerik yang berasosiasi dengan setiap outcome dari suatu probability experiment. 1. Discrete: Semua kemungkinan outcomes dapat dihitung (countable) atau memiliki batasan (finite) Random variable x merepresentasikan jumlah wisudawan dari Fakultas Sastra dan Budaya di tahun ini. 2. Continuous: Semua kemungkinan outcomes tidak dapat dihitung (uncountable), umumnya direpresentasikan dengan nilai interval Random variable x merepresentasikan volume minyak goreng yang ditampung dalam sebuah tangki berkapasitas 700 Liter. Discrete Probability Distributions Suatu Discrete Probability Distribution mendata setiap kemungkinan nilai random variable beserta probabilitasnya. Membangun Discrete Probability Distributions 1. Bangun frequency distribution untuk seluruh outcome 2. Hitung total jumlah kemunculan (sum of the frequencies) 3. Hitung probability untuk setiap outcome  4. Pastikan kedua syarat untuk suatu frequency distribution terpenuhi. Mea...

  Permutasi Pertama sekali untuk dapat melakukan permutasi di Python kita harus mengimpor fungsi  permutations  dari paket  itertools . Fungsi  permutations()  menerima argumen list sebagai input dan mengembalikan sebuah list berisi semua permutasi yang mungkin. Kombinasi Fungsi combinations menerima argumen list dan sebuah bilangan r, dan mengembalikan daftar tuple dari semua kombinasi dengan panjang r yang mungkin. jika n tidak jauh dari r maka menggunakan definisi kombinasi rekursif mungkin lebih baik, karena xC0 == 1 Anda hanya akan memiliki beberapa iterasi: Definisi rekursif yang relevan di sini adalah: nCr = (n-1) C (r-1) * n/r Ini dapat dihitung dengan baik menggunakan rekursi ekor dengan daftar berikut: [(n - r, 0), (n - r + 1, 1), (n - r + 2, 2), ..., (n - 1, r - 1), (n, r)] yang tentu saja mudah dihasilkan dalam Python (kami menghilangkan entri pertama sejak nC0 = 1) oleh izip(xrange(n - r + 1, n+1), x...

  Permutasi   adalah susunan atau urutan-urutan yang berbeda satu sama lain yang terbentuk dari sebagian atau seluruh objek. Rumus permutasi adalah sebagai berikut                                                             P(n, r) = n!/(n-r)! Keterangan: P(n, r) : permutasi r objek dari n objek yang ada n : banyaknya objek keseluruhan r  : banyaknya objek yang diamati/diberi perlakuan Contoh Soal Permutasi Jika ada 6 orang sedang mengelilingi meja bundar, ada berapa banyak cara yang dilakukan untuk mendapatkan urutan duduk yang berbeda? Dalam soal tersebut, dilakukan penyusunan secara memutar dari 6 orang. Sehingga dalam menyelesaikan soal ini, kita dapat menggunakan permutasi siklis. Untuk lebih jelasnya, dapat melihat penyelesaian di bawah ini. n P siklis  = (n-1)! n P siklis  = (6-...

 Mutually Exclusive Events Dua buah events A dan B adalah mutually exclusive events bila A dan B tidak dapat muncul pada waktu yang bersamaan.   Mutually Exclusive.  contohnya: misal kejadian A : Anto masuk sekolah, kejadian  B : Anto tidak masuk sekolah. Not Mutually Exclusive   Event A: Mendapatkan seorang mahasiswa pria dari pemilihan acak sekumpulan mahasiswa  Event B: Mendapatkan seorang mahasiswa fakultas kedokteran dari pemilihan acak sekumpulan mahasiswa   Aturan Penjumlahan P(A atau B)=P(A)+P(B) P(A∪B)=P(A)+P(B) Contoh kejadian pada saat kita melakukan tos dengan dua koin, dimisalkan akan muncul kejadian tepat 1 gambar (A) atau bisa juga tepat 2 gambar (B). Jika ditulis secara matematis dapat dimisalkan A = {(G, A), (A, G)} dan B = {{G, G)}. Terlihat bahwa tidak ada satupun elemen A yang sama dengan elemen B. Aturan penjumlahan terjadi apabila terdapat 2 kegiatan, misalkan kegiatan 1 terjadi sebanyak A cara dan kegiatan 2 terjadi sebanyak B ca...