Lampiran A. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

dokumen-dokumen yang mirip
Lampiran 1. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

II. LANDASAN TEORI. 2. P bersifat aditif tak hingga, yaitu jika dengan. 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

PENDAHULUAN LANDASAN TEORI

II LANDASAN TEORI. 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang. 2.2 Peubah Acak dan Fungsi Sebaran

SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

Defenisi 15 (Kejadian) Kejadian adalah suatu himpunan bagian dari Nang contoh a. (Grimmett dan Stirzaker 2001)

LAMPIRAN. Kajadian adalah suatu himpunan bagian dari ruang contoh Ω. (Grimmett dan Stirzaker, 2001) Definisi A.3 (Medan-σ)

BAB 3 REVIEW SIFAT-SIFAT STATISTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 4 KEKONSISTENAN PENDUGA DARI FUNGSI SEBARAN DAN FUNGSI KEPEKATAN WAKTU TUNGGU DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT

BAB 3 REVIEW PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS LOKAL DAN GLOBAL DARI PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT

BAB 4 SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK

KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI SEBARAN DAN FUNGSI KEPEKATAN PELUANG WAKTU TUNGGU PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR TITA ROBIAH AL ADAWIYAH

BAB II LANDASAN TEORI

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

ABSTRACT JOKO DWI SURAWU. Keywords:

BAB II LANDASAN TEORI

III. HASIL DAN PEMBAHASAN

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MENGGUNAKAN METODE TIPE KERNEL

BAB IV SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN PERTAMA DAN KEDUA DARI KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

SIFAT-SIFAT STATISTIKA TIKA ORDE-2 FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR DAN MODIFIKASINYA NENENG MILA MARLIANA

KEKONVERGENAN MSE PENDUGA KERNEL SERAGAM FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT

Lampiran 1. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

BAB IV REDUKSI BIAS PADA PENDUGAAN

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam mengkaji penelitian Karakteristik Penduga Parameter Distribusi Log

KAJIAN BANDWIDTH OPTIMAL PADA PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS LOKAL PROSES POISSON PERIODIK SURASNO

BAB II LANDASAN TEORI

SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA TURUNAN N PERTAMA DAN KEDUA DARI KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR

(T.8) SEBARAN ATIMTOTIK FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT

PENDUGAAN FUNGSI SEBARAN DALAM MODEL NONPARAMETRIK RONI WIJAYA

DERET TAK HINGGA. Contoh deret tak hingga :,,, atau. Barisan jumlah parsial, dengan. Definisi Deret tak hingga,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN LINEAR SUATU PROSES POISSON NON-HOMOGEN WENTI ISMAYULIA

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk mengkaji karakteristik penduga GMM pada data

Memahami definisi barisan tak hingga dan deret tak hingga, dan juga dapat menentukan

pada Definisi 2.28 ada dan nilainya sama dengan ( ) ( ) Untuk memperoleh hasil di atas, ruas kiri persamaan (25) ditulis sebagai berikut ( )

PENDUGAAN FUNGSI NILAI HARAPAN PADA PROSES POISSON PERIODIK MAJEMUK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT INTAN FITRIA SARI

PENDUGAAN FUNGSI NILAI HARAPAN PADA PROSES POISSON PERIODIK MAJEMUK DENGAN TREN LINEAR BONNO ANDRI WIBOWO

LANDASAN TEORI. Distribusi Gamma adalah salah satu keluarga distribusi probabilitas kontinu.

II. LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan diuraikan beberapa definisi dan teori penunjang yang akan digunakan di dalam pembahasan.

II. TINJAUAN PUSTAKA

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

II. LANDASAN TEORI ( ) =

BAB III INTEGRAL LEBESGUE. Pada bab sebelumnya telah disebutkan bahwa ruang dibangun oleh

UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

KEKONSISTENAN PENDUGA FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN LINEAR. Oleh: LIA NURLIANA

PENDUGAAN KOMPONEN PERIODIK FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK FUNGSI PERIODIK KALI TREN FUNGSI PANGKAT PROSES POISSON NON-HOMOGEN WINDIANI ERLIANA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB V KEKONVERGENAN BARISAN PADA DAN KETERKAITAN DENGAN. Pada subbab 4.1 telah dibahas beberapa sifat dasar yang berlaku pada koleksi

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang

Dwi Lestari, M.Sc: Konvergensi Deret 1. KONVERGENSI DERET

II. TINJAUAN PUSTAKA

URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN

II. TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. Integral Lebesgue merupakan suatu perluasan dari integral Riemann.

TINJAUAN PUSTAKA. Generalized Eksponensial Menggunakan Metode Generalized Momen digunakan. merupakan penjabaran definisi dan teorema yang digunakan:

BAB III KEKONVERGENAN LEMAH

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB III FUNGSI TERUKUR LEBESGUE. Setelah dibahas mengenai ukuran Lebesgue dan beberapa sifatnya pada

UJI KONVERGENSI. Januari Tim Dosen Kalkulus 2 TPB ITK

KONSISTENSI ESTIMATOR

mengsumsikan tidak ada kesalahan pengukuran, validitas dapat dievaluasi dengan mengamati nilai bias dari penduganya. Bias, B ( ) dari populasi

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

BAB III MODEL HIDDEN MARKOV KONTINU DENGAN PROSES OBSERVASI ZERO DELAY

Sistem Bilangan Real. Pendahuluan

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

Barisan dan Deret Agus Yodi Gunawan

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dijelaskan mengenai teori-teori yang mendukung dalam

MATEMATIKA BISNIS DERET. Muhammad Kahfi, MSM. Modul ke: Fakultas Ekonomi Bisnis. Program Studi Manajemen

II.TINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses penelitian untuk mengkaji karakteristik pendugaan distribusi

LEMBAR AKTIVITAS SISWA INDUKSI MATEMATIKA

PENGANTAR ANALISIS REAL

REFLEKSIVITAS PADA RUANG ORLICZ DENGAN KEKONVERGENAN RATA-RATA

KALKULUS BAB I. PENDAHULUAN DEPARTEMEN TEKNIK KIMIA

TINJAUAN PUSTAKA. Dalam menentukan penduga parameter dari distribusi G3F dan karakteristik dari

Pr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.

BAB IV SIMULASI PEMBANDINGAN PERILAKU PENDUGA FUNGSI INTENSITAS LOKAL PROSES POISSON PERIODIK DENGAN BANDWIDTH OPTIMAL DAN BANDWIDTH OPTIMAL ASIMTOTIK

MINGGU KE-11 HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT

II. TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan konsep dasar (pengertian) tentang bilangan sempurna,

BAB II KAJIAN TEORI. memahami sifat-sifat dari barisan fungsi. Pada bab ini akan diuraikan materimateri

BARISAN DAN DERET. Drs. CARNOTO, M.Pd. NIP Pola Barisan Bilangan

TINJAUAN PUSTAKA. Distribusi Weibull adalah distribusi yang paling banyak digunakan untuk waktu

I. PENDAHULUAN. merangkum, dan mempresentasikan data dengan cara informatif. Sedangkan

II. LANDASAN TEORI. sementara grafik distribusi F tidak simetrik dan umumnya sedikit positif seperti

Daftar Isi 5. DERET ANALISIS REAL. (Semester I Tahun ) Hendra Gunawan. Dosen FMIPA - ITB September 26, 2011

STK 203 TEORI STATISTIKA I

Deret Binomial. Ayundyah Kesumawati. June 25, Prodi Statistika FMIPA-UII. Ayundyah (UII) Deret Binomial June 25, / 14

II. TINJAUAN PUSTAKA. Ruang sampel S adalah himpunan semua hasil dari suatu percobaan. Kejadian E

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. (b) Variabel independen yang biasanya dinyatakan dengan simbol

II. TINJAUAN PUSTAKA. Turunan fungsi f adalah fungsi lain f (dibaca f aksen ) yang nilainya pada ( ) ( ) ( )

PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS BERBENTUK EKSPONENSIAL DARI FUNGSI PERIODIK DITAMBAH TREN LINEAR PADA PROSES POISSON NON-HOMOGEN SALMUN K.

BAB II LANDASAN TEORI. ilmiah. Pencacahan atau pengukuran karakteristik suatu objek kajian yang

BAB II KAJIAN TEORI. hasil percobaan yang berbeda dan masing-masing mempunyai. itu menyusun kejadian, maka probabilitas kejadian

Definisi 1 Deret Tak Hingga adalah suatu ekspresi yang dapat dinyatakan dalam bentuk:

MINGGU KE-6 VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSINYA

Transkripsi:

LAMPIRAN

33 Lampiran A. Beberapa Definisi dan Lema Teknis Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang Definisi A.1 (Ruang contoh dan kejadian) Suatu percobaan yang dapat diulang dalam kondisi yang sama, yang hasilnya tidak dapat diprediksi secara tepat tapi kita dapat mengetahui semua kemungkinan hasil yang muncul disebut percobaan acak. Himpunan semua hasil yang mungkin dari percobaan acak disebut ruang contoh dan dinotasikan dengan Ω. Suatu kejadian adalah himpunan bagian dari rung contoh. (Ross 1996) Definisi A.2 (Medan -) Suatu himpunan yang anggotanya terdiri atas himpunan bagian dari Ω disebut dengan medan - jika memenuhi syarat sebagai berikut: (i) (ii). Jika maka. (iii) Jika,, maka. (Grimmet dan Stirzaker 1992) Medan-terkecil yang mengandung semua selang berbentuk,, disebut medan Borel, dinotasikan B( dan anggota dari medan Borel disebut himpunan Borel. Definisi A.3 (Ukuran peluang) Ukuran peluang P pada Ω, adalah fungsi P : 0,1 yang memenuhi: (i) P 0, PΩ 1. (ii) Jika,, adalah himpunan disjoin yang merupakan anggota dari, yaitu untuk setiap i, j dengan maka P P. Tripel (Ω,, P) disebut sebagai ruang peluang.

34 Definisi A.4 (Kejadian saling bebas) Kejadian dan dikatakan saling bebas jika P P P. Secara umum, himpunan kejadian, dikatakan saling bebas jika P P untuk setiap himpunan bagian dari. Peubah Acak dan Fungsi Sebaran Definisi A.5 (Peubah acak) Peubah acak adalah fungsi : Ω dengan Ω; untuk setiap. Definisi A.6 (Fungsi sebaran) Fungsi sebaran dari suatu peubah acak X adalah : 0,1, yang didefinisikan oleh P. Definisi A.7 (Peubah acak diskret) Peubah acak dikatakan diskret jika semua himpunan nilai,, merupakan himpunan tercacah. Untuk peubah acak diskret fungsi kepekatan peluang didefinisikan sebagai berikut: Definisi A.8 (Fungsi kerapatan peluang) Fungsi kerapatan peluang dari peubah acak diskret adalah fungsi : 0,1 dengan P.

35 Definisi A.9 (Peubah acak Poisson) Suatu peubah acak disebut peubah acak Poisson dengan parameter, 0, jika fungsi kerapatan peluangnya diberikan oleh P, untuk 0,1,2,! (Ghahramani 2005) Kekonvergenan Definisi A.10 (Kekonvergenan barisan bilangan nyata) Barisan disebut mempunyai limit dan dituliskan lim atau jika, apabila untuk setiap 0 terdapat sebuah bilangan sedemikian sehingga jika maka. Jika lim ada, dikatakan barisan tersebut konvergen. Jika tidak, barisan tersebut dikatakan divergen. (Stewart 1999) Lema A.1 (Deret-p) Deret (disebut juga deret-p) konvergen jika 1, dan divergen jika 1. Bukti: Lihat Stewart (1999). Definisi A.11 ( Konvergen dalam peluang) Misalkan,,, adalah peubah acak dalam ruang peluang Ω,, P. Barisan peubah acak konvergen dalam peluang ke, dinotasikan, jika untuk setiap 0, P 0 untuk. Nilai Harapan, Ragam dan Momen Definisi A.12 (Nilai harapan) Misalkan adalah peubah acak diskret dengan fungsi kerapatan peluang P. Nilai harapan dari dinotasikan E, adalah

36 jika jumlah diatas konvergen mutlak. E P, Lema A.2 Jika,,, adalah peubah acak dan,,, adalah konstanta sembarang, maka Bukti: Lihat Ghahramani (2005). E E. Definisi A.13 (Ragam) Misalkan adalah peubah acak diskret dengan fungsi kerapatan peluang dan nilai harapan E, ragam dari dinotasikan dengan Var atau, adalah E E E. Lema A.3 Jika adalah peubah acak maka untuk sembarang konstanta a dan b berlaku Var Var. (Ghahramani 2005) Bukti: Dari definisi dapat dituliskan bahwa Var E E E E E E E E E E

37 Var. Dengan demikian Lema A.3 terbukti. Definisi A.14 (Covarian) Misalkan dan adalah peubah acak, covarian dari dan didefinisikan sebagai Cov, E E E. (Ghahramani 2005) Lema A.4 Misalkan dan adalah peubah acak dan misalkan pula a dan b adalah konstanta sembarang, maka Var Var 2Cov,. Jika dan adalah peubah acak yang saling bebas, maka Var Var. (Ghahramani 2005) Bukti: Dari definisi dapat dituliskan bahwa E E E E E E E E E E E 2 E E Var Var 2Cov,. Dengan demikian Lema A.4 terbukti. Definisi A.15 (Momen ke-k) Jika k adalah bilangan bulat positif, maka momen ke-k atau dari peubah acak adalah E.

38 Definisi A.16 (Momen pusat ke-k) Jika k adalah bilangan bulat positif, maka momen pusat ke-k atau dari peubah acak adalah E. Nilai harapan peubah acak merupakan momen pertama dari. Nilai harapan dari kuadrat perbedaan jarak antara peubah acaka dengan nilai harapannya disebut ragam dari. Ragam merupakan momen pusat ke-2 dari peubah acak. Definisi A.17 (Fungsi pembangkit peluang) Fungsi pembangkit peluang dari suatu peubah acak X adalah E untuk suatu sehingga nilai harapan di atas ada. Lema A.5 Jika memiliki fungsi pembangkit peluang, maka (i) 1 E, (ii) Secara umum dapat ditulis E 1 2.. 1 1. Bukti:Lihat Grimmet and Stirzaker (1992). Lema A.6 Jika adalah peubah acak Poisson dengan parameter, maka (i) E, (ii) E, (iii)e 3, (iv) E 7 6, (v) E 3. Bukti: Dari Definisi A.17 diperoleh A. 1 A. 2 A. 3 A. 4 A. 5

39 E.! Berdasarkan Lema A.5 dan persamaan A. 6 diperoleh E, Sehingga persamaan A. 1 terbukti. Dari persamaan A. 6 dan A. 7 diperoleh E 1 E E, A. 6 A. 7 A. 8 sehingga persamaan A. 2 terbukti. Dari persamaan A. 6, A. 7, dan A. 8 diperoleh E 1 2 E 3E 2E E 3 2 E 3, A. 9 sehingga persamaan A. 3 terbukti. Dengan menggunakan persamaan A. 6, A. 7, A. 8, dan A. 9 diperoleh E 1 2 3 E 6E 11E 6E E 6 3 11 6 E 7 6. A. 10 sehingga persamaan A. 4 terbukti. Dengan menggunakan persamaan A. 6, A. 7, A. 8, A. 9 dan A. 10 diperoleh E E 4 6 4 E E 4E 6 E 4 E E 7 6 4 3 6 4 E 7 6 4 12 4 6 6 4 E 3. sehingga persamaan A. 5 terbukti. Dengan demikian Lema A.6 terbukti.

40 Penduga Definisi A.18 (Statistik) Statistik merupakan suatu fungsi dari satu atau lebih peubah acak yang tidak tergantung pada satu atau beberapa parameter yang nilainya tidak diketahui. Definisi A.19 (Penduga) Misalkan,,, adalah contoh acak. Suatu statistik,,, yang digunakan untuk menduga fungsi parameter, dikatakan sebagai penduga bagi, dilambangkan oleh. Nilai amatan,,, dari dengan nilai amatan,,,, disebut sebagai dugaan bagi. Definisi A.20 (Penduga tak bias) disebut penduga tak bias bagi, bila E. Bila E, maka disebut bias bagi penduga. Bila lim E, maka disebut sebagai penduga tak bias asimtotik bagi. Definisi A.21 (Penduga konsisten) Suatu statistik,,, yang konvergen dalam peluang ke parameter, yaitu disebut penduga konsisten bagi. Definisi A.22 (Mean Square Error) Mean Square Error (MSE) dari penduga untuk parameter adalah fungsi dari yang didefinisikan oleh E. Dengan kata lain MSE adalah nilai harapan dari kuadrat selisih antara penduga dan parameter. Dari sini diperoleh E Var E Var. (Cassela and Berger 1990)

41 Definisi A.23 (O(1) dan o(1)) (i) Suatu barisan bilangan nyata disebut terbatas dan ditulis 1 untuk, jika ada bilangan terhingga dan sehingga untuk semua bilangan asli n. (ii) Suatu barisan yang konvergen ke nol untuk, dapat ditulis 1 untuk. (Purcell and Varberg 1998) Definisi A.24 (Fungsi indikator) Fungsi indikator dari himpunan, sering ditulis I, didefinisikan sebagai fungsi I 1, jika 0, jika. (Cassela and Berger 1990) Lema A.7 (Ketaksamaan Markov) Jika adalah peubah acak, maka untuk suatu 0, P. Bukti: (Ghahramani 2005) Misalkan, maka I, dengan I adalah fungsi indikator dari. Jika ditentukan nilai harapannya, maka diperoleh E EI EI P P E. Dengan demikian Lema A.7 terbukti. Lema A.8 (Ketaksamaan Chebyshev) Jika adalah peubah acak dengan nilai harapan dan ragam, maka untuk setiap 0, P. (Ghahramani 2005)

42 Bukti: Karena, dengan ketaksamaan Markov diperoleh P E. Oleh karena adalah ekuivalen, dengan demikian Lema A.8 terbukti. Lema A.9 (Ketaksamaan Chaucy-Schwarz) Jika dan adalah peubah acak, maka berlaku E E E. (Ghahramani 2005) Bukti: Untuk semua bilangan real, 0. Oleh karena untuk semua nilai dari, 2 0. Karena peubah acak non-negatif mempunyai nilai harapan non-negatif, maka E 2 0. Hal ini berimplikasi bahwa E 2E E 0. Jika ditulis dalam bentuk polinomial dalam yang berderajat 2, maka didapatkan E 2E E 0. Jika suatu polinomial berderajat 2 adalah positif maka diskriminannya adalah negatif, sehingga persamaan di atas dapat ditulis 4E 4E E 0 E E E Dengan demikian Lema A.9 terbukti. E E E. Lema A.10 (Formula Young dari Teorema Taylor) Misalkan g mempunyai nilai turunan ke-n yang terhingga pada suatu titik x, maka.! Untuk. Bukti: Lihat Serfling (1980).

43 Lema A.11 (Teorema deret Taylor) Misal f suatu fungsi maka deret Taylor dari f di a (atau di sekitar a atau yang berpusat di a) adalah! 1! " 2! (Stewart 1999) Definisi A.25 (Terintegralkan Lokal) Fungsi intensitas disebut terintegralkan lokal, jika untuk sembarang himpunan Borel terbatas diperoleh. (Dudley 1989) Definisi A.26 (Titik Lebesgue) Suatu titik s disebut titik Lebesgue dari suatu fungsi, jika 1 lim 0. 2 (Wheeden and Zygmund 1977) Lema A.12 (Teorema Limit Pusat (CLT)) Misalkan adalah barisan peubah acak yang bebas dengan masing-masing memiliki nilai harapan dan ragamnya bernilai berhingga. Jika dan untuk suatu 2,,, maka menyebar normal asimtotik dengan nilai harapan dan ragam,dinotasikan Bukti: Lihat Serfling (1980). 1 1, 1.