Dr. Masarina Flukeria, M.S.E., M.P.P.

Video ini menjelaskan tentang variansi distribusi probabilitas, di mana konsep expected value dan variance dari random variable dibahas. Variansinya dihitung dengan rumus expected X kuadrat minus mu kuadrat, di mana expected X adalah mu. Penjelasan diberikan dengan contoh perhitungan untuk memahamkan konsep tersebut.

Baik, sebelumnya kita belajar expected value, di mana saya mengatakan bahwa

sebenarnya ketika belajar expected value itu, kamu kan sebenarnya cari rata-rata.

Jadi artinya apa? Artinya adalah ketika kita belajar distribusi data,

ada data mahasiswa, nilai-nilai mahasiswa, kita bisa cari rata-ratanya,

Demikian pula ketika kita belajar distribusi probability,

Tapi yang kita cari itu adalah expected value dari random variable

menggunakan probability distribusi yang sudah kita hitung.

Demikian pula ketika kita belajar variance,

artinya kita mencari variance dari random variable yang telah kita hitung sebelumnya.

Sekarang kita masuk ke dalam variance dari random variable.

Ketika kamu punya random variable X, berarti variance X itu gimana caranya?

Kalau pada waktu belajar data distribusi data, variance itu apa?

1 per n minus 1 sigma X dikurang X bar kuadrat.

Ini kan ketika kamu belajar data distribusi, betul?

Nah sekarang kamu belajar variance tapi untuk random variable X,

Berarti ini adalah expected dari X dikurangi dengan mu.

Artinya ketika saya ingin menurunkannya lagi,

Berarti ini adalah expected X kuadrat minus 2X,

Berarti ini adalah plus expected X yang dikuadratkan.

Lalu artinya adalah, kita selesaikan lagi.

Berarti ini artinya sama dengan expected X kuadrat,

lalu expected X plus expected X yang dikuadratkan.

Berarti ini sama dengan expected X kuadrat

Sama dengan expected X kuadrat minus expected X yang dikuadratkan.

Jadi artinya formula dari variance adalah ini.

Dimana sebenarnya ketika bicara expected X,

setelah ini saya akan masuk ke dalam contoh soalnya.