(S.3) EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES

dokumen-dokumen yang mirip
BAB III TAKSIRAN KOEFISIEN KORELASI POLYCHORIC DUA TAHAP. Permasalahan dalam tugas akhir ini dibatasi hanya pada penaksiran

PROSES INFERENSI PADA MODEL LOGIT. Oleh: Agus Rusgiyono Program Studi Statistika FMIPA UNDIP. 1 n

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

Pengantar Statistika Matematika II

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan, vol.7, no. 1, Mei 2010, hal PERBANDINGAN MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN REGRESI SPLINE DAN KERNEL

Statistika Matematika. Soal dan Pembahasan. M. Samy Baladram

BAB III METODOLOGI START. Baca Input Data γ, c, φ, x 1, y 1, x 2, y 2, x 3, y 3, x 4, y 4, D. Menghitung FK Manual. Tidak.

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Fungsi Kompleks. (Pertemuan XXVII - XXX) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Definisi Integral Tentu

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

Taksiran Interval bagi Rata-rata Parameter Distribusi Poisson Interval Estimate for The Average of Parameter Poisson Distribution

PROSIDING ISBN:

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN

KETAKSAMAAN TIPE LEMAH UNTUK OPERATOR MAKSIMAL DI RUANG MORREY TAK HOMOGEN YANG DIPERUMUM

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

MINGGU KE-12 TEOREMA LIMIT PUSAT DAN TERAPANNYA

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

Bab 3 Metode Interpolasi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

PENDUGA SELANG KEPERCAYAAN NILAI TENGAH DENGAN PENDEKATAN KLASIK, BAYES, DAN BOOTSTRAP *

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 6 No.1 Juni 2012: 9-16 KRITERIA KEKONVERGENAN CAUCHY PADA RUANG METRIK KABUR INTUITIONISTIC

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

Himpunan/Selang Kekonvergenan

BUKTI ALTERNATIF KONVERGENSI DERET PELL DAN PELL-LUCAS (ALTERNATIVE PROOF THE CONVERGENCE OF PELL AND PELL-LUCAS SERIES)

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Aplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)

FAKTORISASI MATRIKS NON-NEGATIF MENGGUNAKAN ALGORITMA CHOLESKY BERBANTUAN SCILAB

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

PENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai definisi suatu ring serta

BAB VI BARISAN TAK HINGGA DAN DERET TAK HINGGA

PERBANDINGAN MEKANISME DATA HILANG PADA MODEL NORMAL

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Supriyadi Wibowo Jurusan Matematika F MIPA UNS

Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial

UKURAN TENDENSI SENTRAL

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

Statistika 2. Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.

Statistika Deskriptif Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN SUBYEKTIF DALAM PENGKONSTRUKSIAN GRAFIK PENGENDALI-p

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

PENAKSIRAN. Penaksiran Titik. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI. MA2181 ANALISIS DATA Utriweni Mukhaiyar 17 Oktober 2011

UKURAN PEMUSATAN DATA

METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.

BAB IV PERSAMAAN TINGKAT SATU DERAJAT TI NGGI (1-n)

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

Persamaan Non-Linear

ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

BAB III METODE PENELITIAN

PENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD

METODE NUMERIK TKM4104. Kuliah ke-2 DERET TAYLOR DAN ANALISIS GALAT

PENYAJIAN ISI DAFTAR MATEMATIKA SEBAGAI NILAI FUNGSI POLINOM

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Hendra Gunawan. 14 Februari 2014

TUGAS ANALISIS REAL LANJUT. a b < a + A. b + B < A B.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

PERSAMAAN DIFERENSIAL

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

BAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F

Bab 8 Teknik Pengintegralan

4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN

Gambar 1. Partisi P dari empat persegi panjang R = [a, b] x [c, d] adalah dua himpunan i i

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

Transkripsi:

Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00 S.3 EVALUASI INTEGRAL MONTE CARLO DENGAN METODE CONTROL VARIATES ulhaif adi Suriadi Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Padadara Badug Idoesia Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Padadara Badug Idoesia e-mail: dzulhaif@yahoo.om yadi@bdg.etri.et.id Metode Mote Carlo adalah algoritma komutasi utuk mesimulasika berbagai erilaku sistem fisika matematika da statistika. Pegguaa klasik metode ii adalah utuk megevaluasi itegral defiit terutama itegral multidimesi dega syarat da batasa yag rumit yag dikeal sebagai metoda itegral Mote Carlo. Pada makalah ii aka diteliti egguaa metoda Cotrol Variates utuk mereduksi varias dari roses evaluasi itegral Mote Carlo Kata kui : Itegral Mote Carlo Cotrol Variates. Pedahulua Pegguaa simulasi serig utuk megevaluasi itegral yag dikeal dega itegral Mote Carlo salah satu otoh egguaaya dalah utuk meghitug ilai haraa dari suatu variable aak : E X xf x dx. Maaeme Risiko di Bidag Perbaka da Asurasi 0

Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00 Dalam bayak kasus terdaat kesukara dalam meghitug ilai haraa seara aalitis dari suatu variabel aak X. Oleh karea aka diambil samel aak berukura x x K x dari distribusi X da megguaka samel ii utuk memerkiraka ilai ratarata dari X : E X x i i Argume ii dega mudah daat geeralisasi. Misalka utuk meghitug ilai haraa dari beberaa fugsi dari X katakalah φ. Kemudia 3 θ φ x f x dx da θ E φ X meruaka ilai haraa variable aak φ X dega fugsi desitas f x. Kemudia ika diambil samel x x K x dari distribusi X kita medaati bahwa 4 θ φ x i i θ meruaka taksira takbias utuk θ. Proses ii ersis sama dega meghitug ilai haraa dari rata-rata samel utuk memerkiraka ilai rata-rata teoritisya. Pedekata ii sagat mudah diguaka bahka utuk distribusi multidimesi. Namu metoda ii memiliki sisi egatifya yaitu ilai varias yag besar dari estimator Pada makalah ii aka dikemukaka metoda eguraga varias dalam simulasi yag dikeal sebagai metoda Cotrol Variates utuk mereduksi varias dari estimator θ. θ. Maaeme Risiko di Bidag Perbaka da Asurasi

Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00. Metode Cotrol Variates Adaika dalam ilai θ E dimaa h da meruaka outut dari suatu exerime simulasi. Adaika uga terdaat variabel yag uga meruaka outut dari suatu exerime simulasi da diasumsika ilai E daat dieroleh dega mudah da eaksir tak bias utuk θ adalah :. θ. θ + E dimaa meruaka sebuah bilaga real sehigga E θ θ da memiliki ilai varias Varθ adalah : Var θ Var + Var + Cov 5 diharaka ilai Varθ miimum dega memilih ilai tertetu dega megguaka kalkulus didaat ilai adalah : 6 Cov Var Subsitusi ilai kedalam ersamaa didaat: Cov Var θ Var Var 7 Dari ersamaa 3 daat dilihat bahwa ilai Varθ aka tereduksi ika ilai Cov 0 dalam hal ii variabel adalah otrol variate. Modifikasi algoritma simulasi yag aka dilakuka adalah dega memasuka variabel dalam ersamaa sbb: Maaeme Risiko di Bidag Perbaka da Asurasi

Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00 Maaeme Risiko di Bidag Perbaka da Asurasi 3 E i i i + θ 8 Sedagka ilai Cov ditaksir melalui simulasi awal sbb: E Cov 9 E Var 0 Sehigga didaat Var Cov Seara legka algoritma metode otrol variates disaika sbb: 3. Desai Simulasi

Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00 Utuk megetahui erformasi ilai taksira dega megguaka algoritma Metode Cotrol Variates aka ditaksir ilai taksira dari ilai eksektasi U+ W θ E e dega rosedur simulasi sbb:. Bagkitka 000 samel IID U0 utuk masig-masig ilai U...U da W...W. Hitug ilai fugsi U + W U + W e... e da U + W U + W... 3. Hitug ilai Cov Var 4. Ulagi lagkah da da hitug ilai V + E 5. Hitug E V U+ W Tabel Nilai Taksira θ E e Metoda Rata-rata Varias Cotrol Variates 4.939 3.8 No Cotrol Variates 5.0340 6.507 4. Kesimula da Sara Itegral Mote Carlo dega metode Cotrol Variates meruaka salah satu alteratif yag daat diilih utuk meari ilai hamira dari itegral tetu. Ada beberaa keutuga dari metoda ii: Maaeme Risiko di Bidag Perbaka da Asurasi 4

Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padadara 3 November 00. Perhituga dega metoda ii relatif mudah. Daat diguaka utuk meari hamira itegral tetu yag iterval egitegralaya berua iterval yag aagya tak berhigga. 3. Daat diguaka utuk meari hamira dari itegral tetu dari fugsi lebih dari satu eubah. 4. Nilai hamira yag dieroleh relatif uku baik asal diilih yag uku besar Daftar Pustaka Edwi J.Purell Calkulus ad Aalyti Geometri 7th ed.pretie Hall. Hogg R.V. ad Craig Itrodutio to Mathematial Statistis5th ed.. Mamilla. Ross Shelldo.M SimulatioHarourt Aademi Press 997. Maaeme Risiko di Bidag Perbaka da Asurasi 5