1 / 26

Taburan Normal

Taburan Normal. Objektif Pembelajaran. Untuk memperkenalkan taburan kebarangkalian yang lazimnya digunakan dalam membuat keputusan. Untuk menggunakan konsep nilai jangkaan dalam membuat keputusan.

jacoba
Télécharger la présentation

Taburan Normal

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Taburan Normal

  2. Objektif Pembelajaran • Untuk memperkenalkan taburan kebarangkalian yang lazimnya digunakan dalam membuat keputusan. • Untuk menggunakan konsep nilai jangkaan dalam membuat keputusan. • Untuk menunjukkan kegunaan taburan kebarangkalian yang manakah patut digunakan dan bagaimana mencari nilainya. • Untuk memahami penghadan setiap taburan kebarangkalian yang digunakan

  3. Ciri-ciri Taburan Normal • Ia adalah taburan selanjar • Ia adalah taburan simetri • Ia adalah asimtot kepada paksi • Ia adalah uni-modal • Ia adalah keluarga kepada keluk • Keluasan di bawah keluk ialah 1. • Keluasan disebelah kanan min ialah 1/2. • Keluasan disebelah kiri min ialah 1/2.

  4. Fungsi Ketumpatan Kebarangkalian Taburan Normal

  5. Keluk Normal dengan Min dan Sisihan Piawai yang Berbeza

  6. Taburan Normal Piawai • Taburan normal dengan • Min sifar, dan • Sisihan piawai 1 • Formula Z • mempiawaikan sebarang taburan normal • Skor Z • dikira dengan formula Z • nombor sisihan piawai dimana nilainya adalah menyisih dari min

  7. Jadual Z • Second Decimal Place in Z • Z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 • 0.00 0.0000 0.0040 0.0080 0.0120 0.0160 0.0199 0.0239 0.0279 0.0319 0.0359 • 0.10 0.0398 0.0438 0.0478 0.0517 0.0557 0.0596 0.0636 0.0675 0.0714 0.0753 • 0.20 0.0793 0.0832 0.0871 0.0910 0.0948 0.0987 0.1026 0.1064 0.1103 0.1141 • 0.30 0.1179 0.1217 0.1255 0.1293 0.1331 0.1368 0.1406 0.1443 0.1480 0.1517 • 0.90 0.3159 0.3186 0.3212 0.3238 0.3264 0.3289 0.3315 0.3340 0.3365 0.3389 • 1.00 0.3413 0.3438 0.3461 0.3485 0.3508 0.3531 0.3554 0.3577 0.3599 0.3621 • 1.10 0.3643 0.3665 0.3686 0.3708 0.3729 0.3749 0.3770 0.3790 0.3810 0.3830 • 1.20 0.3849 0.3869 0.3888 0.3907 0.3925 0.3944 0.3962 0.3980 0.3997 0.4015 • 2.00 0.4772 0.4778 0.4783 0.4788 0.4793 0.4798 0.4803 0.4808 0.4812 0.4817 • 3.00 0.4987 0.4987 0.4987 0.4988 0.4988 0.4989 0.4989 0.4989 0.4990 0.4990 • 3.40 0.4997 0.4997 0.4997 0.4997 0.4997 0.4997 0.4997 0.4997 0.4997 0.4998 • 3.50 0.4998 0.4998 0.4998 0.4998 0.4998 0.4998 0.4998 0.4998 0.4998 0.4998

  8. Jadual Kebarangkalian Normal Piawai Z 0.00 0.01 0.02 0.00 0.0000 0.0040 0.0080 0.10 0.0398 0.0438 0.0478 0.20 0.0793 0.0832 0.0871 1.00 0.3413 0.3438 0.3461 1.10 0.3643 0.3665 0.3686 1.20 0.3849 0.3869 0.3888

  9. Contoh 1 Graduate Management Aptitude Test (GMAT) banyak digunakan untuk keperluan memasuki sekolah siswazah pengurusan di USA. Andaikan skor GMAT adalah bertaburan normal, kebarangkalian mencapai skor melebehi berbagai jeda GMAT boleh ditentukan. Di dalam beberapa tahun kebelakangan, min skor GMAT ialah 494 dan sisihan piawai lebih kurang 100. Apakah kebarangkalian skor yang dipilih secara rawak daripada ujian GMAT ini di antara 600 dan nilai min? Iaitu,

  10. Contoh P(485  X  600)|  = 494 dan  = 100) = ?  = 494  = 100 X=600

  11. Z 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.4 0.1664 0.1700 0.1736 0.1772 0.1808 0.5 0.2019 0.2054 0.2088 0.2123 0.2157 0.6 0.2357 0.2389 0.2422 0.2454 0.2486 0.7 0.2673 0.2704 0.2734 0.2764 0.2794 0.8 0.2967 0.2995 0.3023 0.3051 0.3078 0.9 0.3238 0.3264 0.3289 0.3315 0.3340 1.0 0.3485 0.3508 0.3531 0.3554 0.3577 1.1 0.3708 0.3729 0.3749 0.3770 0.3790 1.2 0.3907 0.3925 0.3944 0.3962 0.3980 1.3 0.4082 0.4099 0.4115 0.4131 0.4147 0.3554 P(485  X  600) = P(0  Z  1.06) = 0.3554 Z=0 Z=1.06

  12. Contoh 2 Apakah kebarangkalian memperolehi skor lebih besar daripada 700 pada ujian GMAT jika min ialah 494 dan sisihan piawai 100? X > 700 P(X > 600)|  = 494 dan  = 100) = ?  = 494  = 100 X = 700 Dari jadual Z: Z=2.06 -> 0.4803 P(Z>2.06) = 0.5000 - 0.4803 = 0.0197 0.500 0.0197 0.4803 Z=0 Z=2.06

  13. Contoh 3 Bagi ujian GMAT yang sama, apakah kebarangkalian skor kurang daripada 550? P(X <550)|  = 494 dan  = 100) = ?  = 494  = 100 X=550 Keluasan di bawah keluk bagi Z = 0.56 ialah 0.2123 P(X <550) = P(Z < 0.2313) = 0.5000 + 0.2313 = 0.7313 0.2123 0.500 Z=0.56 Z=0

  14. Contoh 4 Apakah kebarangkalian memperolehi skor kurang daripada 400 di dalam ujian GMAT? X=400  = 494  = 100 P(X <400)|  = 494 dan  = 100) = ? P(Z<-0.94)=P(Z>0.94) = 0.5000 – 0.3264 = 0.1735 0.5000 0.5000 0.1735 0.3264 0.3264 0.1735 Z=-0.94 Z=-0.94

  15. Contoh 5 Apakah kebarangkalian memperolehi skor di antara 300 dan 600 untuk ujian GMAT yang sama? X = 300  = 494 X = 600  = 100 P(300  X < 600| = 494 dan  100) = ? 0.3554 0.4738 P(-1.94 < Z < 1.06) = 0.3554 + 0.4738 = 0.8289 Z=-1.94 Z=0 Z=1.06

  16. Apakah kebarangkalian untuk mem-perolehi skor di antara 350 dan 430 bagi ujian GMAT yang sama? Contoh 6 X = 350 X=430  = 494  = 100 P(X 350 < X < 430| = 494 dan  = 100) = ? 0.1700 0.2551 0.4251 P(-1.44 < Z < -0.44) = 0.4251 - 0.1700 = 0.2551 Z=-1.44 Z= -0.44

  17. Contoh 7 Kementerian Kebudayaan dan Pelancongan menerbitkan kos perjalanan untuk beberapa bandar di Malaysia. Khususnya, mereka menerbitkan kos perbelanjaan hotel. Jika 86.65% daripada kos hotel di Johor Baharu adalah kurang daripada RM449 dan jika sisihan piawan kos hotel ialah RM36, apakah purata kos hotel di Johor Baharu? Andaikan kos hotel adalah bertaburan normal. P(Z < z) = 0.3665 z = ??????? 86.65% 0.3665  = ? X = RM449  = RM36

  18. Z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.0 0.0000 0.0040 0.0080 0.0120 0.1 0.0398 0.0438 0.0478 0.0517 0.2 0.0793 0.0832 0.0871 0.0910 0.3 0.1179 0.1217 0.1255 0.1293 0.4 0.1554 0.1591 0.1628 0.1664 0.5 0.1915 0.1950 0.1985 0.2019 0.6 0.2257 0.2291 0.2324 0.2357 0.7 0.2580 0.2611 0.2642 0.2673 0.8 0.2881 0.2910 0.2939 0.2967 0.9 0.3159 0.3186 0.3212 0.3238 1.0 0.3413 0.3438 0.3461 0.3485 1.1 0.3643 0.3665 0.3686 0.3708 1.2 0.3849 0.3869 0.3888 0.3907 P(Z < z) = 0.3665 z = 1.11 • = RM449 – (RM36)(1.11) = RM449 – RM39.96 = RM409.04

  19. Penghampiran Normal kepada taburan Binomial • Taburan normal boleh digunakan untuk penghampiran bagi taburan binomial • Tatacara: • Tukarkan parameter binomial kepada parameter normal • Adakah selang ± 3 terletak diantara 0 dan n? Jika YA, teruskan; jika TIDAK, jangan gunakan penghampiran normal. • Selaraskan untuk keselanjaran • Selesaikan masalah taburan normal

  20. Penghampiran Normal bagi Binomial: Penukaran Parameter Persamaan Penukaran  = n.p

  21. Contoh Penukaran Katakan x merupakan taburan normal, carikan P(X|n=60 dan p=0.30)  = n.p = (60)(0.30) = 18

  22. 0 10 20 30 40 50 60 n 70 Memeriksa Selang  ± 3 = 18 ± 3(3.55) = 18 ± 10.65  - 3 = 7.35  + 3 = 7.35

  23. Pelarasan Keselanjaran Kebarangkalian binomial, P(X 25|n=60 dan p=0.30) Adalah hampir dengan kebarangkalian normal P(X 24.5|  = 18 dan  = 3.55)

  24.  = 18 X = 24.5  = 3.55 P(X 24.5|  = 18 dan  = 3.55) 0.5000 Kebarangkalian bagi nilai Z ialah 0.4664, oleh itu: 0.4664 z=0 z=1.83 P(Z 1.83) = 0.50 – 0.4664 = 0.0336

  25. Geraf Penghampiran Normal bagi Binomial

  26. Terima Kasih

More Related