Sidia is a education Platform website.
Deskripsi Mata Kuliah
Mata kuliah Probabilistik dan statistik ini mengkaji tentang cara memilih formulasi statistika yang sesuai dengan jenis data untuk mendeskripsikan data serta melakukan analisis inferensial dan interpretasinya menggunakan perangkat lunak untuk kepentingan menyusun kesimpulan analisis research. Pembelajaran diselenggarakan dengan menggunakan pendekatan yang berpusat pada mahasiswa, yaitu inquiry-based learning dan project-based learning dengan metode pemecahan kasus (case method) atau pembelajaran kelompok berbasis proyek (team based project).
CPMK
- Mengembangkan pemikiran logis, kritis, sistematis, dan kreatif dalam melakukan pekerjaan yang spesifik di probabilitas dan statistik serta sesuai dengan standar kompetensi kerja bidang teknik elektro
- Mampu menguasai konsep teoritis probabilitas dan statistik serta metode perancangan pada Sistim Tenaga dan Inteligensi,Telekomunikasi dan Jaringan Cerdas, dan Teknologi Informasi
- Mampu menguasai metode aplikasi probabilitas dan statistik i di bidang Teknik Elektro terutama pada 3 bidang peminatan yaitu Sistim Tenaga dan Inteligensi, Telekomunikasi dan Jaringan Cerdas, dan Teknologi Informasi
Aktifitas Pembelajaran
-
Pertemuan 1 Definisi probabilitas, eksperimen acak, ruang sampel, dan peristiwa. -
Pertemuan 2 Definisi probabilitas, eksperimen acak, ruang sampel, dan peristiwa. -
Pertemuan 3 Definisi Fungsi Distribusi dan Fungsi Kepadatan. -
Pertemuan 4 Nilai Harapan, Varians, dan Momen -
Pertemuan 5 Definisi Distribusi Bersama dan Keterkaitan Antar Variabel Acak -
Pertemuan 6 Teori Estimasi -
Pertemuan 7 Definisi Pengujian Hipotesi -
Pertemuan 8 Ujian formatif -
Pertemuan 9 Dan menjelaskan Analisis Varian (ANOVA) -
Pertemuan 10 Dan menjelaskan Analisis Varian (ANOVA) -
Pertemuan 11 Dan menjelaskan Statistika Nonparametrik -
Pertemuan 12 Dan menjelaskan Teori Limit -
Pertemuan 13 Dan menjelaskan Model Probabilitas untuk Data yang Berhubungan -
Pertemuan 14 Dan menjelaskan Simulasi Monte Carlo -
Pertemuan 15 Dan menjelaskan Aplikasi Statistik Multivariat -
Pertemuan 16 Ujian sumatif
Pustaka
- Allan G. Bluman. 2012. Elementary Statistics: A Step by Step Approach. Eight Edotion. New York: The McGraw-Hill Companies, Inc. E E. Bassett, et. al. 2000. Statistics. Problems and Solutions. Second Edition. Singapore: World Scientific Publishing Co. Re. Ltd.Siegel, Andrew F and Charles J. Morgan. 1996. Statistics and Data Analysis An Introduction. 2 nd Edition. New York: John Wiley & Sons, Inc.
- Ronald E. Walpole, Raymond H. Myers, Sharon L. Myers, Keying E. Ye, Probability and Statistics for Engineers and Scientists (9th Edition)
Dosen
Difficult Things About Education.
$75$10
More Similar Courses
Related Courses
Machine Vision
Mahasiswa dapat memahami teori dari machine vision, menjelaskan metode pengenalan warna, pattern, binari, dan sebagainya, mendiskusikan algoritma dasar dalam machine vision, mengkombinasikan metode-metode dalam machine
Pemrograman Visual
Matakuliah ini mengajarkan dasar-dasar pemrograman visual meliputi konsep pemrograman visual, obyek, event, dasar-dasar validasi, integrasi dan compile beserta aplikasi sederhana di lingkungan pemrograman
Kewarganegaraan
Mata kuliah ini merupakan mata kuliah yang ditujukan untuk menjadikan para mahasiswa sebagai warga negara yang “cerdas dan baik” (smart and good citizen). Belajar Kewarganegaraan
Copyright © 2025 Sinau Digital UNESA All Rights Reserved