Halaman Utama

Senin, 27 Oktober 2014

probabilitas dan kurva normal

Distribusi Probabilitas dan Kurva Normal

A. Karakteristik Distribusi Probabilitas NormalDistribusi probabilitas normal dan kurva normal telah dikembangkan oleh DeMoivre (1733) dan Gauss (1777 – 1855) dengan menurunkan persamaan matematis dan kurva normalnya. Oleh sebab itu, kurva normal sering juga disebut kurva Gauss.Beberapa karakteristik dari distribusi probabilitas dan kurva normal adalah:Kurva berbentuk genta atau lonceng dan memiliki satu puncak yang terletak di tengah.

 Nilai rata-rata hitung

 (µ) = median (Md) = modus (Mo). Nilai µ = Md = Mo yang berada di tengah membelah kurva menjadi dua bagian yaitu setengah di bawah nilai
µ = Md = Mo dan setengah di atas nilai µ = Md = Mo.Distribusi probabilitas dan kurva normal berbentuk kurva simetris dengan rata-rata hitungnya (µ).Distribusi probabilitas dan kurva normal bersifat asimptotis.Kurva mencapai puncak pada saat X = µ.Luas daerah di bawah kurva normal adalah 1; ½ di sisi kanan nilai tengah dan ½ di sisi kiri.Bila X suatu pengubah acak normal dengan nilai tengah μ, dan standar deviasi σ, maka persamaan kurva normalnya adalah:

Jenis-jenis Distribusi Probabilitas NormalDistribusi Probabilitas dan Kurva Normal dengan μ dan σ Berbeda Bentuk distribusi probabilitas dan kurva normal dengan nilai tengah sama dan standar deviasi yang berbeda, adalah bentuk leptokurtic, platykurtik dan mesokurtik. Kurva normal tersebut mempunyai μ = Md = Mo yang sama, namun mempunyai σ berbeda. Semakin besar σ, maka kurva semakin pendek dan semakin tinggi nilai σ, maka semakin runcing. Oleh sebab itu, σ tinggi cenderung menjadi platykurtik dan σ rendah menjadi leptokurtik. Nilai σ yang tinggi menunjukkan bahwa nilai data semakin menyebar dari nilai tengahnya (μ). Apabila σ rendah, maka nilai semakin mengelompok pada nilai tengahnya.

link

http://vebrianaparmita.wordpress.com/2013/11/10/bab-viii-distribusi-probabilitas-dan-kurva-normal/?relatedposts_hit=1&relatedposts_origin=375&relatedposts_position=1