Ide-Ide Utama di Balik Distribusi Uniform

1. Pengertian Distribusi Probabilitas

Dalam statistik, distribusi uniform merujuk pada jenis distribusi probabilitas di mana semua hasil memiliki kemungkinan yang sama. Distribusi probabilitas digunakan untuk menentukan kemungkinan yang terjadinya suatu peristiwa di masa depan.

Contoh sederhana adalah setumpuk kartu. Peluang untuk menarik hati, klub, wajik, atau sekop adalah sama. Begitu juga dengan lemparan koin; peluang untuk mendapatkan kepala atau ekor adalah sama, yaitu 50%.

Distribusi uniform dapat divisualisasikan sebagai garis horizontal lurus untuk lembaran koin, kepala atau ekor yang mana masing-masing memiliki probabilitas 50% terjadi dan dapat digambarkan pada grafik dengan garis atau sumbu y pada 0,5.

Distribusi Uniform Diskrit

Hasil yang mungkin dari melempar dadu memberikan contoh distribusi uniform diskrit. Kemungkinan keluar 1, 2, 3, 4, 5, atau 6, tetapi tidak mungkin keluar 2,3, 4,7, atau 5,5. Oleh karena itu, lemparan dadu menghasilkan distribusi diskrit dengan probabilitas 1/6 untuk setiap hasil. Hanya ada 6 nilai yang mungkin keluar dan tidak ada di antaranya. Kemungkinan-kemungkinan ini terbatas.

Distribusi Uniform Kontinu

Di sisi lain, distribusi uniform kontinu memiliki kemungkinan distribusi yang tak terbatas. Penghasil angka acak yang ideal dianggap sebagai distribusi uniform kontinu. Dengan jenis distribusi ini, setiap titik dalam rentang kontinu antara 0,0 dan 1,0 memiliki peluang yang sama untuk muncul, namun ada jumlah titik yang tak terbatas antara 0,0 dan 1,0.

Visualisasi Distribusi Uniform

Distribusi adalah cara sederhana untuk memvisualisasikan satu set data. Hal ini dapat ditampilkan sebagai grafik atau daftar, dan mengungkapkan nilai-nilai variabel acak yang memiliki kemungkinan lebih rendah atau lebih tinggi untuk terjadi. Distribusi uniform mungkin adalah yang paling sederhana dari semua distribusi probabilitas.

Dalam distribusi uniform, setiap nilai dalam set nilai yang mungkin memiliki kemungkinan yang sama untuk terjadi. Ketika ditampilkan sebagai grafik batang atau garis, distribusi ini memiliki tinggi yang sama untuk setiap hasil yang mungkin. Dengan cara ini, dapat terlihat seperti persegi panjang dan oleh karena itu kadang-kadang digambarkan sebagai distribusi persegi panjang.

Lemparan dadu menghasilkan salah satu dari enam angka: 1, 2, 3, 4, 5, atau 6. Karena hanya ada 6 hasil yang mungkin, probabilitas Anda mendapatkan salah satu dari mereka adalah 16,67% (1/6). Ketika diplotkan pada grafik, distribusi ini diwakili sebagai garis horizontal, dengan setiap hasil yang mungkin terletak pada sumbu x, pada titik probabilitas tetap sepanjang sumbu y.

Contoh Distribusi Uniform

Terdapat 52 kartu dalam setumpuk kartu tradisional. Juga dalam setumpuk itu terdapat empat jenis: hati, wajik, klub, dan sekop. Setiap jenis berisi A, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, J, Q, K. Setumpuk kartu juga mengandung 2 joker. Namun, kita akan mengabaikan joker dan kartu bergambar untuk contoh ini, dan hanya fokus pada kartu angka yang direplikasi di setiap jenis. Akibatnya, kita memiliki 40 kartu, satu set data diskrit.

Misalkan Anda ingin mengetahui probabilitas menarik 2 hati dari setumpuk kartu yang dimodifikasi. Probabilitas menarik 2 hati adalah 1/40 atau 2,5%. Setiap kartu adalah unik; oleh karena itu, kemungkinan Anda menarik salah satu dari kartu dalam setumpuk adalah.

Sekarang, mari kita pertimbangkan kemungkinan menarik satu kartu hati dari setumpuk. Probabilitasnya jauh lebih tinggi. Mengapa? Sekarang kita hanya memperhatikan jenis kartu dalam setumpuk. Karena hanya ada empat jenis, menarik satu kartu hati menghasilkan probabilitas 1/4 atau 25%.