Pernah denger istilah ‘untung-untungan’? Nah, dalam statistik, kita punya cara khusus buat ngukur ‘untung-untungan’ itu. Namanya distribusi peluang.
Distribusi peluang ini kayak peta yang nunjukin kemungkinan terjadinya sesuatu. Misalnya, kalau kita lagi main kartu, kita bisa pakai distribusi peluang buat tahu kartu apa yang paling mungkin kita dapat.
Mengenal Distribusi Peluang
Paham distribusi peluang itu penting banget, lho. Soalnya, banyak banget hal di sekitar kita yang melibatkan unsur ‘untung-untungan’. Mulai dari cuaca, hasil ujian, sampai harga saham. Di bawah ini, Edumaster akan menjelaskan secara lengkap apa distribusi peluang sebenarnya serta bagaimana berbagai keadaan berkaitan dengan seluk beluk distribusi peluang.
Pengertian Distribusi Peluang
Distribusi peluang adalah catatan yang mencantumkan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan, serta peluang yang terkait dengan masing-masing hasil. Tingkat kemungkinan dari sebuah kejadian berada dalam rentang antara 0 hingga 1. Namun, peluang hasil wajib total sama dengan 1. Eksperimen dengan melemparkan dua dadu sekaligus.
Dalam kasus ini, jangkauan distribusi frekuensi dibatasi oleh nilai minimum dan maksimum. Nilai-nilai ini menentukan nilai kemungkinan yang akan diplot berdasarkan jumlah faktor.
Istilah-istilah seperti deviasi standar, kemiringan, dan kurtosis itu seperti ciri-ciri khas dari sebuah distribusi peluang. Misalnya, deviasi standar yang bisa menunjukkan seberapa menyebar informasi dari nilai rata-ratanya.
Distribusi probabilitas ini membutuhkan penerapan penting probabilitas dalam statistik, yaitu memperkirakan peluang atau probabilitas terjadinya yang kemudian akan dikaitkan dengan terjadinya suatu peristiwa dalam beberapa kondisi atau situasi.
Kenapa distribusi peluang penting? Karena dengan memahami distribusi peluang, kita bisa memperkirakan kemungkinan terjadinya suatu peristiwa. Misalnya, kalau kamu ingin tahu seberapa besar kemungkinan mendapatkan jumlah mata dadu 7 saat melempar dua dadu, kamu bisa melihat distribusi peluangnya.
Nilai total dari variabel acak atau random dihubungkan dengan peluang bahwa nilai tersebut terjadi di ruang sampel, yang membuat distribusi probabilitas ini dianggap sebagai frekuensi relatif dengan jangka panjang.
Fungsi Distribusi Peluang
Bayangkan kita sedang bermain dadu. Peluang munculnya angka 1 sampai 6 kan sama besar? Nah, inilah yang disebut distribusi peluang yang seragam. Tapi, tidak semua kejadian memiliki peluang yang sama. Misalnya, peluang mendapatkan nilai 100 dalam ujian mungkin lebih kecil dibandingkan peluang mendapatkan nilai 70.
Distribusi peluang itu seperti sidik jari dari suatu data. Dengan melihat bentuk distribusinya, kita bisa mengetahui karakteristik data tersebut. Apakah datanya menyebar secara merata, atau cenderung mengumpul di suatu titik tertentu? Informasi ini sangat penting dalam melakukan analisis data lebih lanjut.
Kenapa distribusi peluang penting? Karena dengan mengetahui distribusi peluang suatu data, kita bisa membuat model statistik yang lebih akurat. Model ini kemudian bisa kita gunakan untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan. Misalnya, dalam bisnis, distribusi peluang bisa digunakan untuk memprediksi penjualan produk di masa depan
Ciri-Ciri Distribusi Peluang
Untuk membedakan distribusi peluang dengan yang lain, harus terdapat ciri-ciri yang menjadi pembatas. Sehingga harus memahami apa karakteristik yang mengidentifikasikan distribusi peluang. Berikut merupakan ciri-ciri dari distribusi peluang yaitu:
Probabilitas ataupun peluang dari hasil berkisar antara 0 sampai 1 dikenal sebagai distribusi peluang serta ia mempunyai beberapa kedudukan khusus, salah satunya ia ialah sebuah probabilitas ataupun peluang.
Ciri-ciri yang selanjutnya yakni distribusi kemungkinan yang memiliki hasil-hasil, dimana hasilnya datang dari peristiwa yang tidak terhubung satu dengan peristiwa yang lain.
Terakhir, distribusi peluang ini mempunyai daftar hasil yang lebih menyeluruh Oleh sebab itu, jumlah probabilitas atau peluang untuk bermacam peristiwa ataupun keadaan sama dengan 1.
Karakteristik Distribusi Peluang
Tak hanya ciri-ciri pembeda yang melainkan distribusi peluang dari jenis distribusi lainnya, distribusi peluang pun mempunyai kualitas berbeda yang membedakannya dari distribusi lainnya. Berikut adalah beberapa karakteristik dari distribusi peluang yakni
Kurva Bentuk Genta atau Lonceng
Karakteristik distribusi peluang ialah membuat kurva yang berbentuk seperti punuk ataupun pucuk. Sebab bentuknya ini, distribusi ini mempunyai satu pucuk yang terdapat di tengah. Oleh sebab itu, rata-rata yang dihitung darinya sama dengan median serta modus.
Berbentuk Kurva Simetris
Sementara itu, karakter selanjutnya ialah peluang distribusi serta kurva normal berbentuk seperti kurva simetris dengan perhitungan rata-ratanya.
Kurva Menurun ke Dua Arah
Tak hanya itu, distribusi peluang pun mempunyai karakteristik spesial yang meliputi kurva yang secara perlahan-lahan menurun ke arah positif serta negatif. Kurva ini turun ke kanan untuk nilai positif, tidak berhenti sampai mencapai batasnya, serta turun ke kiri untuk nilai minus tanpa titik berhenti.
Mendatar
Dalam distribusi peluang apabila area di bawah kurva normal yang terdapat di atas sumbu x sama dengan 1, berarti memiliki nilai 1.
Macam-Macam Distribusi Peluang
Setelah memahami berbagai aspek dari distribusi peluang mulai dari pengertian distribusi peluang arti distribusi peluang apa sebenarnya fungsi distribusi peluang serta apa saja karakteristik serta ciri-cirinya sebagai sebuah distribusi peluang kamu pun perlu memahami kalau distribusi peluang ini ada dalam berbagai macam bentuk ataupun jenis. Terdapat beberapa jenis distribusi peluang yang dipakai untuk tujuan yang berbeda dengan berbagai jenis proses pembuatan data.
Di sini akan diulas mengenai macam-macam distribusi peluang yang ada yakni
Distribusi Peluang Normal atau Distribusi Peluang Kumulatif
Distribusi peluang normal atau distribusi peluang kumulatif pun diketahui sebagai distribusi peluang kontinu. Dalam distribusi ini, terdapat berkas hasil potensial yang dapat mengambil nilai dalam bentang yang terus berkembang.
Apabila sekelompok bilangan real membuat distribusi kontinu ataupun normal, ini karena distribusi itu mempersiapkan segala hasil yang mungkin dari bilangan real. Ini termasuk gabungan bilangan kompleks, gabungan bilangan prima, gabungan bilangan bulat, serta bermacam gabungan lain yang adalah contoh distribusi peluang normal.
Dalam skrip kehidupan nyata, distribusi peluang normal ataupun peluang kumulatif pun ada. Misalnya, suhu pada hari tertentu adalah ilustrasi peluang kontinu.
Bisa dicermati di sini bahwa apabila mean ataupun nilai rata-rata (μ) sama dengan nol serta deviasi standar ataupun simpangan baku distribusi peluang (σ) ialah 1, sehingga distribusi ini diketahui sebagai distribusi normal ataupun distribusi kumulatif.
Kenapa demikian? Keadaan ini diakibatkan oleh statistik distribusi normal, yang bisa berspekulasi berapa banyak peristiwa alam yang terjadi dengan sangat akurat, sehingga mengarah pada pengembangannya sebagai saran standar untuk jumlah pertanyaan peluang Berikut ini beberapa contohnya:
- Populasi dunia sangatlah besar.
- Buang dadu satu kali ataupun lebih.
- Menilai tingkat IQ yang terdapat pada anak di dunia yang bersaing ini.
- Melontarkan koin.
- Distribusi pendapatan dalam perekonomian suatu negara antara negara miskin serta kaya.
- Ukuran sepatu wanita.
- Kisaran berat badan bayi baru lahir.
- Laporkan nilai rata-rata murid berdasarkan kemampuan mereka masing-masing.
Distribusi Peluang Diskrit atau Distribusi Peluang Binomial
Jenis distribusi kedua ialah distribusi peluang diskrit ataupun distribusi peluang binomial. Distribusi peluang diskrit ataupun distribusi peluang binomial ini terjadi saat memiliki satu set hasil diskrit.
Sebagai contoh, apabila kami melempar sebuah dadu, hasil yang mungkin terjadi akan bervariasi setiap saat, serta hasilnya akan sangat banyak. Insiden ini pun bisa dikenali sebagai fungsi massa peluang. Oleh karena itu, hasil dari distribusi probabilistik diskrit ataupun distribusi probabilistik binomial terdiri dari n percobaan berulang serta hasilnya dapat terjadi, ataupun mungkin tidak terjadi.
Dari penjelasan serta rumus yang diberikan mengenai distribusi peluang diskrit ataupun distribusi peluang binomial, bisa disimpulkan kalau distribusi ini memberikan hasil potensial yang berbeda. Dalam kehidupan nyata, konsep ini dipakai untuk beragam tujuan, seperti berikut ini.
Pemakaian distribusi peluang diskrit ataupun distribusi peluang binomial dalam kondisi ini merupakan untuk menentukan jumlah bahan baku yang dipakai serta jumlah bahan yang tidak terpakai ketika memproduksi sebuah produk.
Distribusi peluang diskrit ataupun distribusi peluang binomial pun mempunyai kemampuan untuk mengikuti pengamatan umpan balik positif serta negatif dari individu mengenai suatu keadaan.
Konsep distribusi peluang diskrit atau distribusi peluang binomial juga berkisar pada penentuan apakah saluran khusus ditonton berlandaskan jumlah penonton dengan melakukan pengamatan yaitu antara ya atau tidak.
Distribusi peluang diskrit atau distribusi peluang binomial ini berguna untuk menentukan jumlah pegawai pria serta wanita yang bekerja di perusahaan tertentu.
Penyebaran peluang diskrit ataupun distribusi peluang binomial ini bisa digunakan untuk menghitung suara untuk calon ataupun kompetitor dalam pemilihan tertentu.
Dalam kondisi distribusi peluang diskrit ataupun distribusi peluang binomial, sebutan “distribusi negatif binomial” juga ada. Apa yang dimaksud dengan distribusi negatif binomial? Dalam ranah teori peluang serta statistik, dalam distribusi peluang diskrit, ini merujuk pada jumlah kegagalan dalam serangkaian percobaan coba Bernoulli yang independen serta terdistribusi secara identik.
Penyebaran terjadi sebelum tingkat kegagalan tertentu terjadi. Oleh sebab itu, dalam masalah khusus ini, ini dikenal sebagai distribusi binomial negatif. Dalam kondisi ini, jumlah kegagalan diwakili oleh Misalnya, apabila seseorang lontar dadu serta berpendapat kemunculan angka 1 sebagai kegagalan serta semua angka selain 1 sebagai kesuksesan.
Distribusi Poisson
Distribusi Poisson adalah distribusi probabilitas diskrit yang memodelkan jumlah kejadian yang terjadi dalam interval waktu atau ruang yang tetap. Peristiwa-peristiwa ini harus berlangsung secara terpisah satu sama lain, dan rata-rata tingkat (jumlah rata-rata peristiwa) harus tetap stabil.
Karakteristik utama dari distribusi Poisson adalah merepresentasikan kemungkinan terjadinya sejumlah peristiwa dalam jangka waktu tertentu ketika peristiwa tersebut jarang dan tidak saling mempengaruhi.
Penerapan Distribusi Poisson mencakup berbagai situasi di dunia nyata di mana kejadian berlangsung secara acak dan tidak saling bergantung. Sebagai contoh, distribusi ini dapat menggambarkan jumlah nasabah yang mengunjungi bank dalam rentang waktu satu jam, jumlah pesan elektronik yang diterima dalam sehari, atau jumlah telepon yang diterima di pusat layanan pelanggan dalam satu menit.
Demikian pembahasan artikel Edumaster mengenai mengenal distribusi peluang disertai dengan pengertian, ciri-ciri, karakteristik dan macam-macamnya yang perlu anda ketahui. Semoga penjelasan artikel tersebut dapat bermanfaat dan menambah pengetahuan anda. Pernahkah Anda merasa kesulitan membantu anak dalam belajar? Yuk, ikuti bimbingan les privat Edumaster memahami kekhawatiran Anda. Dengan program yang disesuaikan dengan kebutuhan belajar anak, Edumaster Privat memberikan solusi tepat untuk mengatasi berbagai kendala belajar.
