Berikan contoh soal medan elektrostatis menggunakan persamaan poisson dan cara penyelesaiannya.. tolong ya kakak2 terimakasih ❤️

1. Berikan contoh soal medan elektrostatis menggunakan persamaan poisson dan cara penyelesaiannya.. tolong ya kakak2 terimakasih ❤️

Persamaan Poisson merupakan persamaan diferensial parsial eliptik utilitas luas dalam teori fisika . Selesaikan kasus medan elektrostatis dengan menggunakan persamaan poisson.

Persamaan Poisson merupakan persamaan diferensial parsial eliptik utilitas luas dalam teori fisika . Misalnya, solusi persamaan Poisson adalah medan potensial yang disebabkan oleh muatan listrik atau distribusi kerapatan massa tertentu; dengan medan potensial yang diketahui, seseorang kemudian dapat menghitung medan elektrostatik atau gravitasi (gaya). Ini adalah generalisasi dari persamaan Laplace , yang juga sering terlihat dalam fisika. Persamaan ini dinamai matematikawan dan fisikawan Perancis Siméon Denis Poisson .

2. apa artinya poisson??

arti dari poisson adalah racunKalau poisson artinya ikan bahasa perancis. Poison artinya racun

3. Syarat syarat distribusi poisson

Penjelasan dengan langkah-langkah:

a. variabel yang digunakan adalah variabel diskret,

b. percobaan bersifat random/acak,

c. percobaan bersifat independen,

d. biasanya digunakan pada percobaan binomial dimana n > 5 0 n > 50 n>50 dan. p < 0\text{,}1. p<0,1.

4. 1. Jelaskan pengertian istilah-istilah berikut ini: a. Ruang Euclidean b. Persamaan Poisson pada kelistrikan c. Transformasi Laplace

Jawaban:

a. dalam matematika, ruang euklides adalah ruang berdimensi 3 geometri euklides, serta generalisasi dari konsep-konsep dimensi yang tinggi

b. persamaan posion adalah suatu persamaan diferensial parsial jenis eliptik yang juga banyak digunakan dalam fisika. persamaan ini muncul salah satunya dalam menjelaskan pengaruh medan potensial, misalnya lengaruh medan potesial muatan listrik terhadap medan elektrostatik

c. transformasi laplace adalah suatu metode operasional yang dapat digunakan secada mudah untuk menyelesaikan persamaan diferensial linier

5. Pada sebuah sampel acak diperoleh data 1000 penerbangan yang menunjukkan total sebanyak 300 tas hilang. Dengan menggunakan distribusi Poisson hitunglah: a. Probabilitas dari tidak kehilangan tas apapun b. Probabilitas dari kehilangan 1 tas

tas 1 hilang = 20
sdd add = 2030

6. jika sebuah Peubah acak X berdistribusi Poisson dengan parameter人 dan E(X²) =6, maka hitung E(X)​

Jawaban:

1 [satu]

Penjelasan dengan langkah-langkah:

semoga membantu ya kan cuy

haahhahahahhahahahah

7. jika tiap kantong biji"an biasanya 10 biji tidak tumbuh.Jika tidak tumbuhnya biji"an berdistribusi poisson maka peluangnya adalah​

Jawaban:

Hasil untuk jika tiap kantong biji"an biasanya 10 biji tidak tumbuh.Jika tidak tumbuhnya biji"an berdistribusi poisson maka peluangnya adalah TIDAK DITEMUKAN.

s e m o g a m e m b a n t u.

#SEMANGATT BELAJARR!!

8. a. Sebuah batang prismatis dengan penampang lingkaran dibebani gaya tarik P . Batang ini mempunyai panjang L dan diameter d Batang ini terbuat dari senyawa aluminium dengan modulus elastisitas E = dan rasio Poisson v perubahan volume?

Penjelasan:

orang yang tidak bisa jadi orang yang telah berpartisipasi mengikuti Kak Ega sudah

9. Sebuah buku yang terdiri atas 600 halaman berisikan 45 halaman salah cetak yang tersebar dalam buku itu menurut distribusi Poisson. Tentukan peluang tidak terdapat salah cetak untuk 10 halaman yang diambil secara acak!​

Jawaban:

hzahkkljgb

hfsysrdssdf

jfsuusdchkudzcjisazvj

10. Rata-rata banyaknya bajing yang menyerang tanaman jagung per hektarnya 15 ekor. Hitunglah probabilitas bahwa dalam 1 hektar terdapat lebih dari 12 ekor bajing. Selesaikan dengan distribusi poisson. ​

Jawaban:

Diketahui rata-rata banyaknya bajing yang menyerang tanaman jagung per hektarnya adalah 15 ekor atau λ = 15.

Untuk mencari probabilitas terdapat lebih dari 12 ekor bajing dalam 1 hektar, kita dapat menggunakan distribusi Poisson dengan parameter λ = 15.

P(X > 12) = 1 - P(X ≤ 12)

Untuk menghitung P(X ≤ 12), kita dapat menggunakan rumus probabilitas distribusi Poisson:

P(X = k) = (e^-λ * λ^k) / k!

Untuk k ≤ 12, kita dapat menghitung masing-masing probabilitas dan menjumlahkannya:

P(X ≤ 12) = Σ P(X = k) = Σ (e^-λ * λ^k) / k!

      = (e^-15 * 15^0) / 0! + (e^-15 * 15^1) / 1! + ... + (e^-15 * 15^12) / 12!

      = 0.00155

Maka, P(X > 12) = 1 - P(X ≤ 12) = 1 - 0.00155 = 0.99845

Jadi, probabilitas terdapat lebih dari 12 ekor bajing dalam 1 hektar adalah sekitar 0.99845.

11. jelaskan rumus probabilitas poisson ?

suatu peristiwa di distribusikan rumus poisson


maaf jika sulit dimengerti

12. ada yang tau gak cara menghitung metode nilai standar dan metode poisson n metode binomial

Rumus umum dari Distribusi Probabilitas Binomial:

P(R) = nCx . (P)^x . (Q)^n-x

P(R) = Peluang Kejadian (R) yang diharapkan.

n = Banyaknya Ulangan/Kejadian.

x = Banyaknya keberhasilan dalam peubah acak x.

P = Peluang Kejadian Keberhasilan.

Q = Peluang Kegagalan.

nCx = Rumus Kombinasi.

Rumus Pendekatan Peluang Poisson untuk Binomial

P ( x ; μ ) = e – μ . μ X

X ! Dimana : e = 2.71828

μ = rata – ratakeberhasilan = n . p

x = Banyaknya unsur berhasil dalam sampel

n = Jumlah / ukuran populasi

p = probabilitas kelas sukses

13. Sebelas adalah jumlah rata-rata kapal tangki minyak datang setiap hari di sebuah bandar tertentu. Fasilitas pada pelabuhan itu dapat menangani paling banyak 12 kapal tangki per hari. Berapa probabilitas pada suatu hari yang diketahui tanker-tanker harus berbalik arah? (Poisson) ​

Jawaban:

Kita dapat menggunakan distribusi Poisson untuk menyelesaikan masalah ini. Dalam distribusi Poisson, λ adalah jumlah peristiwa yang diharapkan terjadi dalam satu satuan waktu atau ruang.

Dalam kasus ini, rata-rata jumlah kapal tangki minyak yang datang dalam satu hari adalah 11. Oleh karena itu, λ = 11.

Kita ingin mencari probabilitas bahwa lebih dari 12 kapal tangki minyak datang dalam satu hari, karena jika lebih dari 12 kapal tangki datang, maka beberapa dari mereka harus berbalik arah. Probabilitas ini dapat dihitung dengan menggunakan probabilitas komplementer:

P(X > 12) = 1 - P(X ≤ 12)

Untuk menghitung P(X ≤ 12), kita dapat menggunakan distribusi Poisson dengan parameter λ = 11:

P(X ≤ 12) = Σ [e^(-λ) * (λ^k) / k!], untuk k = 0, 1, 2, ..., 12

P(X ≤ 12) = [e^(-11) * (11^0) / 0!] + [e^(-11) * (11^1) / 1!] + [e^(-11) * (11^2) / 2!] + ... + [e^(-11) * (11^12) / 12!]

P(X ≤ 12) = 0,3993

Kemudian, probabilitas yang diinginkan adalah:

P(X > 12) = 1 - P(X ≤ 12) = 1 - 0,3993 = 0,6007

Jadi, probabilitas pada suatu hari di mana kapal tangki harus berbalik arah adalah sekitar 0,6007 atau sekitar 60,07%.

14. 2. Pada setiap pengiriman terdapat 1 % barang yang rusak. Banyaknya barang yang rusak pada setiap pengiriman distribusi Poisson. Jika banyaknya barang yang dikirim 1.000 unit, tentukan: a. Rata-rata dan standar deviasi banyaknya barang yang rusak b. Probabilitas barang yang rusak.​

a. u = n/p = 1000/1% = 100.000

q = 1-1% = 0,9

✓u:n/p.q = ✓100.000:1.000/1%.0.9

hasil akhirnya adalah 105,4

b. P(105,4) = 1000!/105!(1000-105) 1 pangkat 105 . 0,9 pangkat 1000-105

hasilnya ada pada gambar ya

Semoga membantu hehe

15. Disuatu kota, selama jangka waktu yang cukup lama, jumlah kecelakaan karena lalu lintas berdistribusi poisson dengan dengan rata-rata 2,3 kali setiap bulan.selama tahun lalu, kecelakaan tahun lalu masih mempunyai setiap bulan terjadi sebanyak:3,2,0,4,3,3,2,0,4,5,3. Apakah kecelakaan tahun lalu masih mempunyai pola kecelakaan tahun-tahun sebelumnya?

Jawab: iya iya iya iya iya iya iya iya iya iya iya iya iya

16. Bagaimana cara menentukan mean dan standard deviasi dalam distribusi poisson?

Penjelasan dengan langkah-langkah:

Kita harus tahu rumus awal dalam distribusi poisson

• Rumus distribusi Poisson

P(x;μ)=(e^(-μ) μ^x)/x!.

jika kita ingin tahu rata rata dari nilai X maka

• Rata-rata dari X ∼P(μ) = μ

Untuk standard deviasi diberikan rumus berikut

Standar Deviasi dari X ∼P(μ) = +√μ.

Varian dari rumus distribusi poisson X ∼P(μ) = μ;

Hasil dari dua distribusi Poisson bisa dijumlahkan buat probabilitas variabel acak yang lebih luas.

Artinya, X1∼P(μ1) dan X2∼P(μ2) dapat memberikan nilai variabel ketiga Y.

Di sini, Y = X1+X2∼P (μ1+ μ2)

CMIIW

17. 20% Serat Komponen mengandung Cacat, Hitunglah ! a, Probabilitas Binomial. b. Probabilitas Poisson Unik hundapatkan 0, 1, 2, 3, 4 Cacat dlm suatu sample acak berukuran 40 butin. c. Buat tabel Perbedaannya​

Penyelesaian :

a. Probabilitas binomial dapat dihitung menggunakan rumus berikut:

P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)

Dimana:

X adalah variabel acak yang mewakili jumlah cacat dalam sample

k adalah jumlah cacat yang ingin dicari probabilitasnya

n adalah jumlah percobaan (ukuran sample)

p adalah probabilitas keberhasilan (probabilitas terjadi cacat)

Dalam kasus ini, p = 0.2 (20% atau 0.2 dari 1), n = 40.

a1. Untuk mencari probabilitas tidak adanya cacat (k=0), kita dapat menggunakan rumus di atas:

P(X=0) = C(40,0) * 0.2^0 * (1-0.2)^(40-0)

= 1 * 1 * 0.8^40

= 0.8^40

a2. Untuk mencari probabilitas terdapat 1 cacat (k=1):

P(X=1) = C(40,1) * 0.2^1 * (1-0.2)^(40-1)

= 40 * 0.2 * 0.8^39

a3. Untuk mencari probabilitas terdapat 2 cacat (k=2):

P(X=2) = C(40,2) * 0.2^2 * (1-0.2)^(40-2)

= 40! / (2!(40-2)!) * 0.2^2 * 0.8^38

a4. Untuk mencari probabilitas terdapat 3 cacat (k=3):

P(X=3) = C(40,3) * 0.2^3 * (1-0.2)^(40-3)

= 40! / (3!(40-3)!) * 0.2^3 * 0.8^37

a5. Untuk mencari probabilitas terdapat 4 cacat (k=4):

P(X=4) = C(40,4) * 0.2^4 * (1-0.2)^(40-4)

= 40! / (4!(40-4)!) * 0.2^4 * 0.8^36

b. Probabilitas poisson dapat dihitung menggunakan rumus berikut:

P(X=k) = (e^(-λ) * λ^k) / k!

Dimana:

X adalah variabel acak yang mewakili jumlah cacat dalam sample

k adalah jumlah cacat yang ingin dicari probabilitasnya

λ adalah rata-rata jumlah cacat di dalam sample

Dalam kasus ini, λ = n * p = 40 * 0.2 = 8.

b1. Untuk mencari probabilitas tidak adanya cacat (k=0), kita dapat menggunakan rumus di atas:

P(X=0) = (e^(-8) * 8^0) / 0!

b2. Untuk mencari probabilitas terdapat 1 cacat (k=1):

P(X=1) = (e^(-8) * 8^1) / 1!

b3. Untuk mencari probabilitas terdapat 2 cacat (k=2):

P(X=2) = (e^(-8) * 8^2) / 2!

b4. Untuk mencari probabilitas terdapat 3 cacat (k=3):

P(X=3) = (e^(-8) * 8^3) / 3!

b5. Untuk mencari probabilitas terdapat 4 cacat (k=4):

P(X=4) = (e^(-8) * 8^4) / 4!

c. Berikut adalah tabel perbedaan antara probabilitas binomial dan probabilitas poisson untuk berbagai jumlah cacat dalam sample:

Cacat (k) | Probabilitas Binomial (p) | Probabilitas Poisson (λ=8)

0 | P(X=0) binomial | P(X=0) poisson

1 | P(X=1) binomial | P(X=1) poisson

2 | P(X=2) binomial | P(X=2) poisson

3 | P(X=3) binomial | P(X=3) poisson

4 | P(X=4) binomial | P(X=4) poisson

Di dalam tabel, Anda perlu mengisikan nilai-nilai yang telah dihitung menggunakan rumus di atas.

18. belajar nama makanan dlm bahasa Peranciscuma sedikit dulu yanasi gorengriz sautésatesataylele gorengpoisson-chat fritapa lagi yg mau ditanya ya guysfollow aku ya nanti aku follback​

~ Zynchx

Jawaban:

1. Ikan goreng [ poisson frit ]

2. Telur asin [ œuf salé ]

3. Telur rebus [ oeufs bouillis ]

4. Ikan bakar [ poisson grillé ]

5. Belut goreng [ anguille frite ]

6. Mie kuah [ soupe de nouilles ]

7. Mie goreng [ nouilles frites ]

Penjelasan:

Nama-nama makanan dalam bahasa Perancis :

Ikan goreng [ poisson frit ]Telur asin [ œuf salé ]Telur rebus [ oeufs bouillis ] Ikan bakar [ poisson grillé ] Belut goreng [ anguille frite ] Mie kuah [ soupe de nouilles ] Mie goreng [ nouilles frites ]

Pelajari juga :

https://brainly.co.id/tugas/27306450https://brainly.co.id/tugas/10551180https://brainly.co.id/tugas/15070002

#BelajarBersamaBrainly

19. Tolong dibantu ya Teman-teman.1. Sebuah mesin fotocopy memiliki persediaan 30 rim kertas A4 dalam sebuah kardus, 2 rimdiantaranya rusak. Apabila seorang pembeli mengambil 5 rim kertas M, tentukan peluang3 diantaranya rusak??2. Misalkan X adalah sebuah peubah acak berdistribusi poisson dengan parameter 1. JikaPIX-1) - 0,5 maka tentukan nilai dari PIX-3).3. Jika rata-rata kedatangan pesawat di suatu bandara sebesar 30 unit pesawat setiap jam,berapakah peluang kedatangan 6 pesawat dalam waktu 5 menit? Gunakan proses poisson??​

Jawaban:

tolong d jawab pertanyaan d atas

20. Bantu jawab pliss soal ini :))Seorang teller di bank x, bekerja 10 jam sehari dan menerima kedatangan nasabahdengan rata-rata 5 nasabah per jam. Dengan menggunakan distribusi Poisson, tentukan peluangbahwa pada hari Senin teller itu akan melayani:a. 3 nasabahb. kurang dari 3 nasabahc. antara dan termasuk 3 sampai 5 nasabah​

Jawaban:

B.Kurang Dari 3 Nasabah

21. SOAL: SEORANG PEMILIK PERUSAHAAN TELAH MENELITI BAHWA BANYAK PESANAN YG IA TERIMA SETIAP HARI RATA-RATA 3.8, ANDAIKAN DISINI DAPAT MENGGUNAKAN DISTRIBUSI POISSON, BERAPAKAH PROBABILITASNYA PADA SUATU HARI AKAN DITERIMA : a. TEPAT 5 BUAH PESANAN. b. PALING BANYAK 5 PESANAN.c. TIDAK ADA PESANAN.​

PROBABILITASNYA PADA SUATU HARI AKAN DITERIMA :

a. TEPAT 5 BUAH PESANAN.

X = 5, λ = 3.8P(5; 3.8) = (e^(-3.8) * 3.8^5) / 5!

b. PALING BANYAK 5 PESANAN.

P(X ≤ 5; 3.8) = P(0; 3.8) + P(1; 3.8) + P(2; 3.8) + P(3; 3.8) + P(4; 3.8) + P(5; 3.8)

c. TIDAK ADA PESANAN.

X = 0, λ = 3.8P(0; 3.8) = (e^(-3.8) * 3.8^0) / 0!Penjelasan dengan langkah-langkah:

Dalam kasus ini, kita dapat menggunakan distribusi Poisson untuk menghitung probabilitas menerima pesanan dalam satu hari berdasarkan rata-rata pesanan per hari yang telah diberikan (3.8).

Untuk menghitung probabilitasnya, kita dapat menggunakan rumus distribusi Poisson:

P(X; λ) = (e^(-λ) * λ^X) / X!

Di mana:

X adalah jumlah pesanan yang ingin kita hitung probabilitasnya.λ adalah rata-rata pesanan per hari.

a. Probabilitas menerima tepat 5 pesanan:

X = 5, λ = 3.8P(5; 3.8) = (e^(-3.8) * 3.8^5) / 5!

b. Probabilitas menerima paling banyak 5 pesanan:

Ini termasuk probabilitas menerima 0, 1, 2, 3, 4, atau 5 pesanan.

Kita dapat menghitung probabilitasnya untuk masing-masing jumlah pesanan dan menjumlahkannya.

P(X ≤ 5; 3.8) = P(0; 3.8) + P(1; 3.8) + P(2; 3.8) + P(3; 3.8) + P(4; 3.8) + P(5; 3.8)

c. Probabilitas tidak ada pesanan:

X = 0, λ = 3.8P(0; 3.8) = (e^(-3.8) * 3.8^0) / 0!

Sekarang, kita dapat menghitung nilai probabilitasnya menggunakan rumus di atas.

Pelajari Lebih lanjut

Pelajari Lebih lanjut tentang distribusi poisson https://brainly.co.id/tugas/50497090

#BelajarBersamaBrainly#SPJ1

22. jelaskan rumus probabilitas poisson

rumus probabilitas poisson suatu peristiwa yg berdistribusi poisson dirumuskan

23. Dari sebuah perusahaan jasa jaringan internet, dalam seminggu rata-rata terjadi 5 kali kompmlain. Berapakan nilai peluang hari esok aka ada yang komplai palingsedit 1 orang? (Probabilitas Poisson).​

Diketahui:

Lamda = 5

X ≥ 1

e = 2,7218

Ditanya:

P(X ≥ 1)

Jawab:

Rumus distribusi poisson:

P(X) = (lamda)^x . e^(-lamda)/x!

P(X ≥ 1) = 1 - P(X < 1)

= 1 - P(X = 0)

= 1 - [(5)^0 x e^(-5) / 0!]

= 1 - (1 x 2,7218^(-5) / 1]

= 1 - 2,7218^(-5)

= 1 - 0,00669

= 0,99331

24. Probabilitas seekor tikus yang sudah terinfeksi dengan serum tertentu akan terserang penyakit adalah 0,2. Dengan pendekatan poisson, tentukan probabilitas bahwa paling banyak 3 dari 30 tikus yang diinjeksi akan terserang penyakit tersebut

jumlah [tex]n = 30[/tex]

probabilitas terserang penyakit [tex]p = 0,2[/tex]

maka

[tex]\lambda = np = 30\cdot0,2=6[/tex]

menggunakan rumus

[tex]\displaystyle \boxed { P(X=x) = \frac{e^{-\lambda}\lambda^x}{x!}}[/tex]

maka

[tex]\displaystyle P(X\leq3) = P(X=0) + P(X=1) + P(X=2) + P(X=3)\\= \frac{e^{-\lambda}\lambda^0}{0!} + \frac{e^{-\lambda}\lambda^1}{1!} + \frac{e^{-\lambda}\lambda^2}{2!} + \frac{e^{-\lambda}\lambda^3}{3!}\\=e^{-\lambda}\left( \frac{\lambda^0}{0!} + \frac{\lambda^1}{1!} + \frac{\lambda^2}{2!} + \frac{\lambda^3}{3!} \right)\\=e^{-6}\left( \frac{6^0}{0!} + \frac{6^1}{1!} + \frac{6^2}{2!} + \frac{6^3}{3!} \right)\\=e^{-6}( 1 + 6 + 18 + 36)\\=e^{-6}(61)\\\boxed{ \approx 0,1512048828 }[/tex]

25. Selesaikan kasus medan elektrostatis dengan menggunakan persamaan poisson

Di planet mars malah lebih besar possionnya!!!! dan Medan elektrostatisnya!!!

26. B.prancisj'aime manger du poisson car c'est sain les pêcheurs cherchent du poisson dans la merterjemahkan ke bahasa indonesia ​

Jawaban:

Saya suka makan ikan karena itu sehat nelayan mencari ikan di laut

Penjelasan:

ini saja ya jika jawabannya salah saya minta maaf...........semoga jawaban ini bisa membantu

TERIMA KASIH☺☺☺

27. Sebuah perusahaan penerbitan memiliki 20 unit mesin cetak. diketahui nilai probabilitas mesin tersebut tidak bekerja dengan baik adalah 0,02. hitunglah probabilitas 3 unit mesin tidak bekerja dengan baik pada suatu hari di perusahaan penerbitan tersebut. selesaikan dengan menggunakan distribusi poisson ?

Jawab:

P(3 unit mesin tidak bekerja dengan baik )=(20C3)*(0,02)^3*(0,98)^17

28. Diketahui probabilitas untuk terjadi demam pada saat imunisasi dengan vaksinasi Astrazeneca adalah 0,0015. Kalau di suatu kota jumlah orang yang dilakukan vaksinasi sebanyak 4500. Hitunglah peluang dengan distribusi Poisson tepat tiga orang akan terjadi demam!

Jawab:

n = 4500

p = 0.0015

x = 3

[tex]\mu[/tex] = np = 6.75

e = 2.7182818284[tex]P(X=3)=\frac{6.75^{3}2.71828182846^{-6.75}}{3!}=\frac{307.546875*0.00117087962}{6}=\frac{0.36010036837}{6}=0.06001672806[/tex]

Peluang tepat 3 orang demam = 6%

Penjelasan dengan langkah-langkah:

Distribusi poisson :

[tex]P(X=x)=\frac{\mu^xe^{-\mu}}{x!}[/tex]

29. Mau nanya cara hitung hasil e^-2 tanpa kalkulator gmna ya caranya? (Distribusi poisson)

Untuk menghitung hasil dari eksponensial e^-2 tanpa menggunakan kalkulator, kita dapat menggunakan pendekatan pendek dan perkiraan yang disederhanakan. Berikut adalah salah satu metode yang dapat digunakan:

1. Perhatikan bahwa e adalah konstanta yang mendekati 2.71828. Kita dapat membulatkannya menjadi 2.7 untuk mempermudah perhitungan.

2. Ingat bahwa e^-2 adalah kebalikan dari e^2. Jadi, kita akan mencari nilai perkiraan dari e^2 terlebih dahulu.

3. Kita tahu bahwa e^2 = e × e. Dengan menggunakan perkiraan nilai e sebesar 2.7, kita dapat mengalikan 2.7 dengan 2.7 untuk mendapatkan perkiraan e^2. Hasil perkiraannya adalah sekitar 7.29.

4. Sekarang, kita ingin mencari kebalikan dari nilai perkiraan e^2 yang kita peroleh. Jadi, kita akan mencari 1/7.29. Untuk mempermudah perhitungan, kita dapat membulatkan hasilnya menjadi sekitar 0.14.

Jadi, perkiraan hasil dari e^-2 adalah sekitar 0.14. Perlu diingat bahwa ini adalah perkiraan yang cukup akurat, tetapi tidak sama persis dengan nilai sebenarnya. Jika kalian membutuhkan hasil yang lebih akurat, menggunakan kalkulator atau perangkat lunak komputer adalah cara terbaik.

30. Sebutkan dan jelaskan persamaan dari distribusi Poisson dan Binomial!

*Distribusi Binomial adalah suatu distribusi probabilitas yang dapat digunakan bilamana suatu proses sampling dapat diasumsikan sesuai dengan proses Bernoulli
*Distribusi Poisson merupakan distribusi probabilitas untuk variabel diskrit acak yang mempunyai nilai 0,1, 2, 3 dst. Suatu bentuk dari distribusi ini adalah rumus pendekatan peluang Poisson untuk peluang Binomial yang dapat digunakan untuk pendekatan probabilitas Binomial dalam situasi tertentu.
Maaf Kalo salah

31. Perempatan Malioboro dalam sehari rata-rata dilewati bus wisata 15 bus. Jika lewatnya bus mengikuti distribusi poisson, Berapa probabilitas untuk bus yang lewat paling banyak 8 bus?​

Jawaban:

34 bis ,..............................

32. Soal diatribusi Poisson.. apabila probabilitas bahwa seseorang akan mata terkena diabetes adalah 0.001 dari 2.000 orang penderita penyakit tersebut berapa probabilitasnya= A. Tiga orang akan mati B. Yang mati tidak lebih dari satu orang C. Lebih Dari dua orang mati

Dibuat pecahan
0,001=1/1000
= 1/1000×2000
=2000/1000
=2

33. Selesaikan kasus medan elektrostatis dengan menggunakan persamaan poisson

Jawaban:

Persamaan Poisson merupakan persamaan diferensial parsial eliptik utilitas luas dalam teori fisika . Misalnya, solusi persamaan Poisson adalah medan potensial yang disebabkan oleh muatan listrik atau distribusi kerapatan massa tertentu; dengan medan potensial yang diketahui, seseorang kemudian dapat menghitung medan elektrostatik atau gravitasi (gaya). Ini adalah generalisasi dari persamaan Laplace , yang juga sering terlihat dalam fisika. Persamaan ini dinamai matematikawan dan fisikawan Perancis Siméon Denis Poisson .

Selesaikan kasus medan elektrostatis dengan menggunakan persamaan poisson

Penjelasan:

maaf kalau salah

34. Mau nanya cara hitung hasil e^-2 tanpa kalkulator gmna ya caranya? (Distribusi poisson)

Penyelesaian :

Untuk menghitung hasil dari e^(-2) tanpa menggunakan kalkulator, kita dapat menggunakan pendekatan berdasarkan deret Taylor dari fungsi eksponensial.

Deret Taylor dari fungsi eksponensial e^x adalah sebagai berikut:

e^x = 1 + x + (x^2/2!) + (x^3/3!) + (x^4/4!) + ...

Kita dapat menggunakan deret ini dengan memasukkan nilai x = -2 untuk menghitung e^(-2):

e^(-2) = 1 + (-2) + ((-2)^2/2!) + ((-2)^3/3!) + ((-2)^4/4!) + ...

Mari hitung beberapa suku pertama dari deret ini:

e^(-2) = 1 + (-2) + ((-2)^2/2!) + ((-2)^3/3!) + ((-2)^4/4!) + ...

= 1 - 2 + 4/2! - 8/3! + 16/4! - ...

Untuk memperoleh hasil yang lebih akurat, kita dapat menambahkan lebih banyak suku dari deret ini. Semakin banyak suku yang ditambahkan, semakin akurat hasilnya.

Dalam hal ini, kita akan menggunakan beberapa suku pertama dan mengambil hasil perkiraan yang diberikan oleh jumlah suku yang kita tentukan.

Jika kita menggunakan 4 suku pertama, maka kita akan mendapatkan perkiraan hasil dari e^(-2). Setelah menghitung dan menyederhanakan suku-suku ini, kita dapat menggabungkannya untuk mendapatkan hasil perkiraan.

e^(-2) = 1 - 2 + 4/2! - 8/3! + 16/4!

= 1 - 2 + 2 - 8/3 + 2/3

= -1 + 2/3

= -1/3

Jadi, perkiraan hasil dari e^(-2) adalah -1/3.

35. soal poli gizi sebuah rumah sakit memiliki tingkat kedatangan rata-rata pasien sebanyak 4 orang per hari. kedatangan pasien mengikuti proses poisson. berapa probabilitas kedatangan 2 pasien per hari?

6 pasien di rumah sakit

36. Sebanyak 10% peralatan yang diproduksi oleh suatu perusahaan ternyata cacat. Jika dipilih sampel secara acak sebanyak 10 alat, tentukanlah probabilitas untuk memperoleh 2 alat yang cacat dengan menggunakan distribusi binomial dan distribusi poisson!

Jawaban:

10C2 x (0,1)² x (0,9)⁸ bisa dicari pake kalkulator

37. Tolong dijawab dong, simple kok..Bilamana sebuah distribusi poisson dapat mendekati distribusi normal?​

Bilamana sebuah distribusi poisson dapat mendekati distribusi normal , apabila jumlah data yang dikirimkan berjumlah besar dan nilai rata-rata tingkat eror pada kisaran berhingga atau rendah pada kurun waktu atau kontinyu tertentu.

Pembahasan

Distribusi poisson merupakan bentuk pembatasan distrobusi binomial saat p mendekati 0, n besar dan np konstan.

 Ciri-ciri distribusi poisson antara lain :

Hasil pada interval waktu atau daerah yang terpisah tidka mempengaruhi banyaknya percobaan yang terjadi pada iterval waktu tertentu dan daerah tertentu. Hasil percobaan yang terjadi dari  interval waktu yang singkat dengan daerah yang kecil sebanding dengan panjangnya interval waktu dan besarnya daerah dan tidak tergantung pada banyaknya hasil percobaan yang terjadi diluar waktu atau daerah tersebut. Probabilitas hasil percobaan yang terjadi pada interval waktu yang singkat dan daerah yang kecil dapat diabaikan.

Ciri-ciri distribusi normal antara lain:

Percobaan yang dimiliki tetap independen  Ekor kurva mendekati absis dimana penyimpangan 3D yang terjadi adalah ke kanan dan kekiri. Ekor grapik dapat dikembangkan  sampai tak terhingga tanpa menyentuh sumbu absis. Hubungan distribusi poisson dengan distribusi binominal adalah :

Distripoisson adalah sebagai suatu pembatasan distribusi binomial ketika p mendekati 0, np konstan dan n bernilai besar. Sehingga apabila n bernilai besar dan p mendekati 0 maka distribusi poisson dapat digunakan untuk memperkirakan probabilitas Binomial dengan cara n dikalikan dengan p.

Pelajari lebih lanjut

Materi tentang distribusi poisson dan distribusi normal brainly.co.id/tugas/22638118

------------------------------------------------------------ Detail jawaban

Kelas : 12  - SMA

Mapel : Ekonomi

Bab : Distribusi Probabilitas Khusus

Kode : -

Kata kunci : Distribusi poisson dan distribusi normal.

38. SOAL: SEORANG PEMILIK PERUSAHAAN TELAH MENELITI BAHWA BANYAK PESANAN YG IA TERIMA SETIAP HARI RATA-RATA 3.8, ANDAIKAN DISINI DAPAT MENGGUNAKAN DISTRIBUSI POISSON, BERAPAKAH PROBABILITASNYA PADA SUATU HARI AKAN DITERIMA : a. TEPAT 5 BUAH PESANAN. b. PALING BANYAK 5 PESANAN. c. TIDAK ADA PESANAN.​

Jawaban:

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1. Rata-rata pesanan yang diterima perusahaan setiap harinya adalah 3,8.

2. Karena disuruh menggunakan distribusi Poisson, maka asumsi distribusi Poisson dapat diterapkan di sini, yaitu:

- Kejadian datang secara acak (random) dan independen

- Kejadian rata-rata datang dalam jangka waktu tertentu (3,8 pesanan per hari di sini)

3. a. Probabilitas menerima tepat 5 pesanan per hari:

P(X=5) = e^(-λ) * λ^x / x!

= e^(-3.8) * 3.8^5 / 5!

= 0.1

3. b. Probabilitas maksimum 5 pesanan per hari:

P(X≤5) = e^(-λ) * (λ^0 / 0! + λ^1/1! + .. + λ^5/5!)

= e^(-3.8) * (1 + 3.8 + (3.8^2)/2! + (3.8^3)/3! + (3.8^4)/4! + (3.8^5)/5!)

= 0.214

3. c. Probabilitas tidak menerima pesanan sama sekali:

P(X=0) = e^(-λ)

= e^(-3.8)

= 0.0217

Jadi jawabannya adalah:

a. 0.1

b. 0.214

c. 0.0217

39. Tuliskan perbedaan beserta fungsi Distribusi Binomial dan Distribusi poisson..?

Dari analisis yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa :

1. Hasil kajian menunjukkan adanya pendekatan nilai probabilitas distribusi Binomial dengan Poisson untuk n > 45 dan 0, 02 6 p 6 1.

Maka pendekatan terhadap distribusi Poisson terhadap distribusi Binomial akan lebih baik.

2. Dalam grafik fungsi Binomial dan Poisson semakin besar nilai n (n >

45) dan semakin kecil nilai p (0, 02 6 p 6 1) akan membentuk histogram yang hampir mirip.

3. Distribusi Binomial dan Poisson sangat baik digunakan untuk menganalisis kesuksesan dan kegagalan untuk memperkecil persentase kerugian.

4. Proses atau tahapan dengan menggunakan bantuan software ”R” untuk menggambarkan histogram dan Microsoft Excel untuk menentukan

nilai probabilitas Distribusi Binomial dan Poisson lebih cepat dan lebih

mudah daipada menggunakan tabel.

40. Poisson respirer. Tolong artikan

Jawaban yang benar artinya ikan bernapas

semoga membantu ya