Math Problem Statement

Diketahui sebuah variabel random 𝑋 memiliki fungsi densitas yang didefinisikan sebagai berikut. f(π‘₯) = { π‘˜π‘’βˆ’π‘₯/2; π‘“π‘œπ‘Ÿ π‘₯ > 0 0; π‘“π‘œπ‘Ÿ π‘Žπ‘›π‘œπ‘‘β„Žπ‘’π‘Ÿ π‘₯
a. Tentukan harga π‘˜ agar 𝑓(π‘₯) merupakan fungsi densitas variabel random 𝑋!
b. Tentukan rerata dari variabel random 𝑋 menggunakan fungsi pembangkit momen!

Solution

Penyelesaian:

a. Menentukan harga kk agar f(x)f(x) menjadi fungsi densitas probabilitas:

Syarat fungsi densitas probabilitas adalah bahwa integral total f(x)f(x) pada seluruh ruang sampel harus sama dengan 1: βˆ«βˆ’βˆžβˆžf(x) dx=1\int_{-\infty}^{\infty} f(x) \, dx = 1

Dari soal, f(x)f(x) didefinisikan sebagai:

\begin{cases} k e^{-x/2}, & \text{untuk } x > 0 \\ 0, & \text{untuk } x \leq 0 \end{cases}$$ Maka, kita cukup mengintegralkan untuk $$x > 0$$: $$\int_{0}^{\infty} k e^{-x/2} \, dx = 1$$ Lakukan perhitungan: 1. Pisahkan $$k$$: $$k \int_{0}^{\infty} e^{-x/2} \, dx = 1$$ 2. Integral eksponensial: $$\int e^{-ax} dx = \frac{-1}{a} e^{-ax}$$ Di sini, $$a = \frac{1}{2}$$, maka: $$\int_{0}^{\infty} e^{-x/2} \, dx = \left[ -2 e^{-x/2} \right]_{0}^{\infty}$$ 3. Evaluasi batas: $$\left[ -2 e^{-x/2} \right]_{0}^{\infty} = \left( 0 - (-2) \right) = 2$$ 4. Masukkan hasil ke persamaan: $$k \cdot 2 = 1$$ 5. Solusi: $$k = \frac{1}{2}$$ **Jadi, $$k = \frac{1}{2}$$.** --- **b. Menentukan rerata ($$\mathbb{E}[X]$$) menggunakan fungsi pembangkit momen:** Fungsi pembangkit momen ($$M_X(t)$$) didefinisikan sebagai: $$M_X(t) = \mathbb{E}[e^{tX}] = \int_{-\infty}^{\infty} e^{tx} f(x) \, dx$$ Untuk $$f(x) = \frac{1}{2} e^{-x/2}$$ pada $$x > 0$$: $$M_X(t) = \int_{0}^{\infty} e^{tx} \cdot \frac{1}{2} e^{-x/2} \, dx$$ Gabungkan eksponen: $$M_X(t) = \frac{1}{2} \int_{0}^{\infty} e^{x(t - \frac{1}{2})} \, dx$$ 1. Syarat konvergensi: $$t < \frac{1}{2}$$ agar integral terdefinisi. 2. Integral eksponensial: $$\int e^{ax} dx = \frac{1}{a} e^{ax}, \quad \text{untuk } a < 0$$ Di sini, $$a = t - \frac{1}{2}$$, maka: $$M_X(t) = \frac{1}{2} \cdot \frac{1}{-(t - \frac{1}{2})}$$ 3. Sederhanakan: $$M_X(t) = \frac{1}{1 - 2t}, \quad \text{untuk } t < \frac{1}{2}$$ **Menghitung rerata $$\mathbb{E}[X]$$:** Rerata $$\mathbb{E}[X]$$ adalah turunan pertama $$M_X(t)$$ di $$t = 0$$: $$\mathbb{E}[X] = M_X'(t) \big|_{t=0}$$ Turunkan $$M_X(t) = \frac{1}{1 - 2t}$$: $$M_X'(t) = \frac{d}{dt} \left( \frac{1}{1 - 2t} \right) = \frac{2}{(1 - 2t)^2}$$ Substitusi $$t = 0$$: $$M_X'(0) = \frac{2}{(1 - 0)^2} = 2$$ **Jadi, rerata $$\mathbb{E}[X] = 2$$.** --- ### Kesimpulan: 1. Nilai $$k = \frac{1}{2}$$ agar $$f(x)$$ menjadi fungsi densitas. 2. Rerata ($$\mathbb{E}[X]$$) adalah $$2$$. --- **Pertanyaan tambahan untuk memperdalam:** 1. Bagaimana cara menentukan varians dari distribusi ini? 2. Apa fungsi distribusi kumulatif ($$F(x)$$) dari variabel random $$X$$? 3. Bagaimana jika fungsi densitas $$f(x)$$ memiliki parameter lain, seperti $$\lambda$$? 4. Apakah hasil ini konsisten dengan sifat distribusi eksponensial? 5. Bagaimana interpretasi rerata dalam konteks probabilitas? **Tip:** Gunakan turunan fungsi pembangkit momen untuk menghitung momen-momen lebih tinggi seperti varians ($$\text{Var}(X)$$).

Ask a new question for Free

By Image

Drop file here or Click Here to upload

Math Problem Analysis

Mathematical Concepts

Probability Density Function
Moment Generating Function
Integration in Probability

Formulas

∫f(x) dx = 1 (normalization of probability density function)
Moment Generating Function: M_X(t) = E[e^(tX)]
Expected Value: E[X] = d/dt M_X(t) | t=0

Theorems

Normalization condition for probability density functions
Definition of moment generating functions

Suitable Grade Level

Undergraduate Level