Jenis Distribusi Probabilitas [Dijelaskan dengan Contoh]

Siapa pun yang tertarik dengan ilmu data harus tahu tentang Distribusi Probabilitas. Konsep Ilmu Data seperti statistik inferensial ke jaringan Bayesian dikembangkan di atas konsep dasar probabilitas. Jadi untuk masuk ke dunia statistika, belajar probabilitas adalah suatu keharusan.

Apa Itu Statistik?

Statistik menganalisis angka matematika menggunakan metode yang berbeda.

Ini memberi kita pandangan yang lebih holistik dari angka yang berbeda. Statistik untuk ilmu data sangat penting. Ilmu data adalah semua tentang angka, dan statistik membuatnya lebih sederhana dan komprehensif.

Apa itu Probabilitas?

Probabilitas adalah konsep intuitif. Kita menggunakannya secara tidak sadar dalam kehidupan sehari-hari. Probabilitas adalah ukuran seberapa besar kemungkinan suatu peristiwa terjadi. Misalnya, jika besok ada kemungkinan 60% hujan, maka kemungkinannya adalah 60%.

Apa itu Distribusi Probabilitas?

Distribusi probabilitas direpresentasikan dalam bentuk tabel atau persamaan. Tabel atau persamaan sesuai dengan setiap hasil eksperimen statistik dengan probabilitas kemunculannya.

Distribusi probabilitas dapat dihitung bahkan untuk kejadian sederhana, seperti melempar koin.

Tabel berikut menunjukkan distribusi probabilitas dari setiap hasil pelemparan koin setiap hasil dengan probabilitasnya.

Mereka juga bisa untuk peristiwa kompleks, seperti kemungkinan vaksin tertentu berhasil mengobati COVID-19.

Prasyarat Distribusi Probabilitas

Untuk mengetahui tentang distribusi probabilitas, Anda harus mengetahui tentang variabel dan variabel acak.

• Variabel adalah simbol (A, B, x, y, dst). Dibutuhkan salah satu set nilai yang ditentukan.
• Dalam percobaan statistik, variabel acak adalah nilai dari suatu variabel.

Biasanya, huruf kapital menunjukkan variabel acak, dan huruf kecil menunjukkan salah satu nilainya.

Sebagai contoh,

• X menunjukkan variabel acak X.
• P(X) menunjukkan probabilitas X.
• P(X = x) adalah probabilitas bahwa variabel acak X sama dengan nilai tertentu, dilambangkan dengan x.

Misalnya, P(X = 1) adalah probabilitas bahwa variabel acak X sama dengan 1.

Checkout: Keterampilan Ilmu Data

Jenis Distribusi Probabilitas

Ahli statistik membagi distribusi probabilitas ke dalam jenis berikut:

• Distribusi Probabilitas Diskrit
• Distribusi Probabilitas Kontinu

Distribusi Probabilitas Diskrit

Fungsi probabilitas diskrit adalah probabilitas fungsi massa. Ini mengasumsikan sejumlah nilai diskrit.

Misalnya, ketika Anda melempar koin, maka jumlah kejadian adalah fungsi diskrit karena tidak ada nilai di antaranya. Anda hanya memiliki kepala atau ekor dalam lemparan koin. Demikian pula, ketika menghitung jumlah buku yang dipinjam per jam di perpustakaan, Anda dapat menghitung 31 atau 32 buku dan tidak ada di antaranya.

Jenis Distribusi Probabilitas Diskrit

• Distribusi Binomial – Distribusi Bernoulli hanya memiliki dua hasil, 1 dan 0. Oleh karena itu, variabel acak X mengambil nilai 1 dengan probabilitas keberhasilan sebagai p, dan nilai 0 dengan probabilitas kegagalan sebagai q atau 1-p.

Jadi, jika Anda melempar koin, munculnya kepala menunjukkan keberhasilan, dan ekor menunjukkan kegagalan.

Fungsi probabilitas adalah px(1-p)1-x di mana x € (0, 1)

• Distribusi normal – Distribusi normal adalah untuk situasi yang paling dasar. Ini memiliki karakteristik sebagai berikut:

1. Mean, median, dan modus bertepatan.
2. Kurva distribusi berbentuk lonceng.
3. Kurva distribusi simetris sepanjang x = .
4. Luas daerah di bawah kurva adalah 1.

• Distribusi Poisson s – Menghitung jumlah buku di perpustakaan termasuk dalam distribusi probabilitas.

Distribusi Poisson memiliki asumsi sebagai berikut:

• Sebuah acara yang sukses tidak mempengaruhi hasil dari acara sukses lainnya.
• Probabilitas sukses dalam jangka waktu pendek sama dengan probabilitas sukses dalam durasi yang lebih lama.
• Probabilitas keberhasilan dalam durasi mendekati nol saat durasi menjadi lebih kecil.

Baca Juga: Ilmu Data vs Analisis Data

Distribusi Probabilitas Kontinu

Ini juga dikenal sebagai fungsi kepadatan probabilitas. Ada distribusi kontinu jika variabel mengasumsikan memiliki jumlah nilai yang tak terbatas di antara dua nilai apa pun. Variabel kontinu diukur pada skala, seperti tinggi, berat, dan suhu.

Jika dibandingkan dengan distribusi probabilitas diskrit di mana setiap nilai adalah hasil bukan nol, distribusi kontinu memiliki probabilitas nol untuk fungsi tertentu. Misalnya, probabilitasnya adalah nol ketika mengukur suhu yang tepat 40 derajat.

Pelajari Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Jenis Distribusi Probabilitas Kontinu

• Distribusi seragam – Saat melempar dadu, hasilnya adalah 1 hingga 6. Probabilitas dari hasil ini adalah sama, dan itu adalah distribusi yang seragam.

Misalkan variabel acak X mengasumsikan k nilai yang berbeda. Juga, P(X=xk) adalah konstan.

P(X=xk) = 1/k

• Distribusi probabilitas kumulatif – Ketika probabilitas bahwa nilai variabel acak X berada dalam rentang yang ditentukan, probabilitas kumulatif muncul.

Misalkan Anda melempar sebuah koin, maka berapa peluang yang muncul adalah satu kepala atau lebih sedikit. Ini adalah probabilitas kumulatif.

Pikiran Akhir

• Distribusi probabilitas menunjukkan hasil yang diharapkan dari nilai yang mungkin untuk proses pembuatan data yang diberikan.
• Distribusi probabilitas adalah jenis yang berbeda memiliki karakteristik yang berbeda. Karakteristik terutama ditentukan oleh mean dan standar deviasi.
• Investor sangat bergantung pada distribusi probabilitas untuk memperkirakan pengembalian aset seperti saham dari waktu ke waktu dan untuk memperkirakan risikonya.

Jika Anda memiliki semangat dan ingin mempelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan, Anda dapat mengambil Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam yang menawarkan 400+ jam pembelajaran, sesi praktik, bantuan pekerjaan, dan banyak lagi.