LANDASAN TEORI. Dalam proses penelitian pendekatan distribusi generalized t(,,, ), ), melalui distribusi generalized beta 2

dokumen-dokumen yang mirip
LANDASAN TEORI. penelitian mengenai pendekatan distribusi GE ke distribusi GLL(,,

II. LANDASAN TEORI. beberapa konsep dan teori yang berkaitan dengan penduga parameter distribusi GB2

II. TINJAUAN PUSTAKA. Menurut Herrhyanto & Gantini (2009), peubah acak X dikatakan berdistribusi

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

LANDASAN TEORI. Dalam proses penelitian pendugaan parameter dari suatu distribusi diperlukan

TINJAUAN PUSTAKA. mengestimasi parameter regresi. Distribusi generalized. digunakan dalam bidang ekonomi dan keuangan.

II. LANDASAN TEORI. karakteristik dari generalized Weibull distribution dibutuhkan beberapa fungsi

digunakan untuk menyelesaikan persamaan yang nantinya akan diperoleh dalam

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

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa definisi dan teorema yang berkaitan dengan

II. TINJAUAN PUSTAKA. Analisis survival (survival analysis) atau analisis kelangsungan hidup bertujuan

II. TINJAUAN PUSTAKA

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

II. TINJAUAN PUSTAKA. kontinu. Bentuk kurva distribusi logistik adalah simetri dan uni-modal. Bentuk

LANDASAN TEORI. Generalized Lambda Distribution (GLD) awalnya diusulkan oleh Ramberg dan

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

BEBERAPA DISTRIBUSI KHUSUS DKINTINU DIKENAL

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

II. TINJAUAN PUSTAKA

II. TINJAUAN PUSTAKA

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

II. TINJAUAN PUSTAKA

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

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

Peubah Acak dan Distribusi Kontinu

MA3081 STATISTIKA MATEMATIKA We love Statistics

UJI KONVERGENSI. Januari Tim Dosen Kalkulus 2 TPB ITK

BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer

BAB 3 REVIEW SIFAT-SIFAT STATISTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

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

BAB II LANDASAN TEORI

Pengantar Statistika Matematik(a)

BAB II LANDASAN TEORI

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

Ayundyah Kesumawati. April 29, Prodi Statistika FMIPA-UII. Deret Tak Terhingga. Ayundyah. Barisan Tak Hingga. Deret Tak Terhingga

BAB 4 SEBARAN ASIMTOTIK PENDUGA KOMPONEN PERIODIK

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

DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA. Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS

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

II. LANDASAN TEORI. sєs (S ruang sampel) dengan sebuah bilangan real. Salah satu peubah acak adalah

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Ayundyah Kesumawati. April 29, Prodi Statistika FMIPA-UII. Uji Deret Positif. Ayundyah. Uji Integral. Uji Komparasi. Uji Rasio.

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

Pengantar Statistika Matematik(a)

Fungsi Gamma. Pengantar Matematika Teknik Kimia. Muthia Elma

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

STATISTIK PERTEMUAN VI

MINGGU KE-11 HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT

BEBERAPA TEKNIK DISTRIBUSI FUNGSI PEUBAH ACAK

Barisan dan Deret Agus Yodi Gunawan

PENDEKATAN DISTRIBUSI GENERALIZED BETA II TERHADAP DISTRIBUSI PARETO MELALUI DISTRIBUSI SINGH-MADDALA, DAGUM, FISK DAN LOG NORMAL.

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

Penentuan Momen ke-5 dari Distribusi Gamma

16. BARISAN FUNGSI Barisan Fungsi dan Kekonvergenan Titik Demi Titik

I. PENDAHULUAN. Perkembangan teori statistika telah mempengaruhi hampir semua aspek. Dalam teori statistika dan peluang, distribusi gamma (

11. FUNGSI MONOTON (DAN FUNGSI KONVEKS)

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

BAB I PENDAHULUAN. dapat dianggap mendekati normal dengan mean μ = μ dan variansi

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

9. Teori Aproksimasi

I. TINJAUAN PUSTAKA. distribusi normal multivariat, yaitu suatu kombinasi linier dari elemen-elemennya adalah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II LANDASAN TEORI

Lampiran A. Beberapa Definisi dan Lema Teknis

LANDASAN TEORI. menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel

MA5031 Analisis Real Lanjut Semester I, Tahun 2015/2016. Hendra Gunawan

Modul KALKULUS MULTIVARIABEL II

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

Analisa Numerik. Teknik Sipil. 1.1 Deret Taylor, Teorema Taylor dan Teorema Nilai Tengah. 3x 2 x 3 + 2x 2 x + 1, f (n) (c) = n!

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

Fungsi Gamma dan Fungsi Beta. Ayundyah. Ayundyah Kesumawati. Prodi Statistika FMIPA-UII. March 31, 2015

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

MA2181 Analisis Data - U. Mukhaiyar 1

BAB II LANDASAN TEORI

DISTRIBUSI KONTINU. Utriweni Mukhaiyar

BAB 2 LANDASAN TEORI. Definisi 1 Himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan disebut ruang sampel dan dinyatakan dengan S.

TINJAUAN PUSTAKA. Ruang metrik merupakan ruang abstrak, yaitu ruang yang dibangun oleh

Hendra Gunawan. 26 Februari 2014

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN UNTUK MEMENUHI TUGAS MATAKULIAH. Statistika Matematika. Yang dibina oleh Bapak Hendro Permadi. Oleh :

Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial

MA3231 Analisis Real

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI ZERO-INFLATED POISSON (ZIP) MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH KALKULUS LANJUT A (S1 / TEKNIK INFORMATIKA ) KODE / SKS KD

DASAR-DASAR ANALISIS MATEMATIKA

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist

BAB II LANDASAN TEORI

Dengan demikian, untuk sembarang B = [a, b], maka persamaan (5.1) menjadi

Karakteristik Pendugaan Emperical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) Pada Pendugaan Area Kecil

Program Studi Pendidikan Matematika UNTIRTA. 10 Maret 2010

SATUAN ACUAN PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIK & PROBABILITAS KODE : TIK1010 / SKS : 3 SKS

Pengantar Proses Stokastik

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

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan

BAB 4 BAB 3 HASIL DAN PEMBAHASAN METODE PENELITIAN. 3.2 Peralatan

Transkripsi:

5 II. LANDASAN TEORI Dalam proses penelitian pendekatan distribusi generalized t terhadap distribusi gamma dan melalui distribusi generalized beta 2 distribusi generalized diperlukan gamma beberapa konsep dan teori yang mendukung Berikut ini akan dijelaskan beberapa konsep dan teori yang berhubungan dengan distribusi generalized t terhadap distribusi gamma beta 2 2. melalui distribusi generalized dan distribusi generalized gamma Distribusi Generalized t Distribusi generalized t merupakan perumuman dari distribusi t. Distribusi ini digunakan secara luas dalam bidang ekonomi dan keuangan. Definisi 2. Distribusi Generalized t Suatu variabel acak dikatakan memiliki distribusi generalized t dengan parameter ; jika fungsi kepekatannya adalah: Untuk < <

6 Dimana dan beta. >0 adalah parameter lokasi > 0 adalah parameter skala keduanya merupakan parameter bentuk dan >0 adalah fungsi Chan et al:2007 Gambar. Plot distribusi generalized t

7 2.2 Pembuktian PDF Distribusi Generalized t Suatu variabel acak dikatakan memiliki distribusi generalized t dengan parameter ; < jika fungsi kepekatannya adalah: 2 < ; > 0; + Bukti: adalah pdf oleh karena batas x pada fungsi kepekatan peluang distribusi generalized t adalah < < dan berdasarkan grafik fungsi kepekatan peluang distribusi generalized t diperoleh grafik plot yang simetri pada maka berdasarkan teorema simetri berlaku: 2 2 2 + Dengan memisalkan 2.

8 Maka : + Batas 0 Sehingga persamaan 2. menjadi bentuk berikut : + +

9 Karena + Jadi terbukti adalah pdf. 2.3 Distribusi Generalized Beta 2 Definisi 2.3 Distribusi Generalized Beta 2 Suatu variabel acak dikatakan memiliki distribusi generalized beta 2 dengan parameter jika fungsi kepekatannya adalah: + ; 0< <

0 Dengan: adalah merupakan fungsi beta adalah bilangan positf adalah parameter skala adalah parameter bentuk. KleiberC. and KotzS. 2003 2.4 Pembuktian pdf Distribusi Beta 2 Suatu variabel acak dikatakan memiliki distribusi generalized beta 2 dengan parameter Dimana jika fungsi kepekatannya adalah: + ; merupakan fungsi beta 0< <0 > 0. Bukti: adalah pdf + 2.2

Dengan memisalkan Batas 0 0 Sehingga persamaan 2.2 menjadi: + + [ + ]

2 Karena [ + ] [ maka ] Jadi terbukti adalah pdf 2.5 Distribusi Generalized Gamma Definisi 2.5 Distribusi Generalized Gamma Suatu peubah acak X dikatakan mempunyai distribusi peluang generalized gamma dengan parameter adalah: Γ 0 jika fungsi kepekatan peluangnya > 0; >0 DiCiccio 987

3 2.6 Pembuktian pdf Distribusi Generalized Gamma Suatu peubah acak X dikatakan mempunyai distribusi peluang generalized gamma dengan parameter adalah: Γ > 0; jika fungsi kepekatan peluangnya >0 Bukti: adalah pdf Misal Batas: 0 0 Sehingga persamaan 2.3 menjadi bentuk: 2.3

4 Γ Γ Γ Γ Jadi terbukti bahwa adalah pdf 2.7 Distribusi Gamma Definisi 2.7 Distribusi Gamma Suatu peubah acak X dikatakan berdistribusi gamma dengan parameter jika fungsi kepekatan peluangnya adalah: Γ 0 > 0; >0 Wackerly et. al. 2008

5 2.8 Pembuktian pdf Distribusi Gamma Suatu peubah acak X dikatakan berdistribusi gamma dengan parameter jika fungsi kepekatan peluangnya adalah: Γ Bukti: adalah pdf Misal: Γ Batasan: 0 0 Γ Γ > 0; >0

6 Γ Γ Jadi terbukti adalah pdf 2.9 Fungsi Gamma dan Fungsi Beta Pada penelitian ini fungsi gamma dan fungsi beta digunakan untuk mempermudah dalam mencari fungsi pembangkit momen dari distribusi generalized t distribusi generalized beta 2 distribusi generalized gamma distribusi gamma. Definisi 2.9 Fungsi Gamma Fungsi gamma dinyatakan dengan Γ adalah generalisasi dari fungsi faktorial. Fungsi gamma didefinisikan sebagai Γ Dimana z adalah bilangan real positif > 0dan konvergen untuk > 0. Sahoo 203

7 Lemma. Γ Bukti: Γ x e dx [ e ] Definisi 2.9 Fungsi Beta Misalkan dan adalah dua bilangan real positif. Fungsi beta dinyatakan dengan didefinisikan sebagai berikut: x x dx Corollary Untuk setiap > 0 dan > 0 fungsi beta adalah simetrik: > 0 dan > 0 fungsi beta dapat dinyatakan sebagai: Corollary 2 Untuk setiap + Sahoo203

8 2.0 Hubungan Fungsi Beta dengan Fungsi Gamma Teorema Misalkan dan adalah dua bilangan real positif maka: Dimana Γ Γ Γ Γ + adalah fungsi gamma. Bukti: Γ Γ 2 2 4 4 2

9 Γ + 2 Γ + Γ + 2. Sahoo203 Aproksimasi Stirling dari Fungsi Gamma Definisi 2. Aproksimasi Stirling dari Fungsi Gamma Rumus aproksimasi stirling dari fungsi gamma digunakan untuk mentransformasi fungsi pembangkit momen dan fungsi karakteristik dari distribusi generalized beta II dan distribusi generalized t empat parameter menjadi bentuk yang lebih sederhana. Rumus aproksimasi stirling dari fungsi gamma adalah: Γ + 2 Abramowitz dan Stegun972

20 2.2 Ekspansi Deret MacLaurin Pada penelitian ini deret MacLaurin digunakan untuk menyelesaikan fungsi dan dalam menentukan fungsi pembangkit momen dan fungsi karakteristik dari suatu distribusi. Teorema 2 Misalkan f adalah fungsi dimana turunan ke + setiap ada untuk pada suatu selang terbuka I yang mengandung. Jadi untuk setiap di dalam I berlaku: pada suatu selang terbuka I yang memuat. Jadi untuk setiap di dalam I berlaku: + + "! + Persamaan diatas disebut sebagai ekspansi deret taylor bagi fungsi. Jika 0 maka bentuk deret dapat dituliskan kembali sebagai berikut: 0 + 0 + "0 + 2! Deret tersebut disebut sebagai ekspansi deret MacLaurin bagi fungsi. Dengan menggunakan ekspansi deret MacLaurin maka fungsi dapat diuraikan menjadi bentuk deret sebagai berikut:

2 + + 2!! + PurcellVarbergdanRigdon2003 2.3 Fungsi Pembangkit Momen Fungsi pembangkit momen dari suatu peubah acak digunakan sebagai salah satu cara untuk mendapatkan nilai momen dari suatu distribusi. Fungsi pembangkit momen memiliki bentuk yang sederhana namun tidak semua distribusi peubah acak memiliki fungsi pembangkit momen. Definisi 2.3 Fungsi Pembangkit Momen Jika X adalah peubah acak baik diskrit maupun kontonu maka fungsi pembangkit momen dari X dinotasikan dengan M t E e didefinisikan sebagai: Untuk h < t < h dan h > 0 Dari definisi diatas dapat diuraikan dalam 2 kasus yang berbeda yaitu untuk peubah acak diskrit dan peubah acak kontinu. a. Fungsi pembangkit momen untuk peubah acak diskrit

22 Jika X adalah peubah acak diskrit dan px adalah nilai fungsi peluang dari X di x maka fungsi pembangkit momen dari X adalah M t E e b. e px Fungsi pembangkit momen untuk peubah acak kontinu Jika X adalah peubah acak kontinu dan fx adalah nilai fungsi densitas dari X di x maka fungsi pembangkit momen dari X adalah Hogg dan Craig995 2.4 Fungsi Karakteristik Fungsi karakteristik merupakan fungsi pembangkit momen dari suatu distribusi dengan menambahkan I sebagai bagian imaginer atau momen dari itx atau ekspetasi dari.

23 Definisi 2.4 Fungsi Karakteristik Fungsi karakteristik ekspetasi dari dari peubah acak X didefinisikan sebagai nilai sebagai berikut: Dimana merupakan fungsi kepekatan peluang dari distribusi X. Kendall dan Stuart 958 Teorema 3. Limiting Fungsi Pembangkit Momen Misalkan peubah acak memiliki fungsi distribusi dan fungsi ; ada pada selang ℎ < < ℎ dan untuk semua n. pembangkit momen Jika ada fungsi distribusi yang berkorespondensi dengan fungsi pembangkit momennya terdefinisi untuk ℎ ℎ sedemikian sehingga lim ; fungsi distribusi. maka memiliki distribusi limit dengan Hogg & Craig995

24 2.5 Program R Pemograman R adalah perangkat lunak bebas untuk komputasi statistik dan grafik pemograman R merupakan proyek GNU General Publik License Free Software Fundation yang mirip bahasa S yang dikembangkan di Bell Laboratories oleh John Chambers dan rekannya. Pemograman R menyediakan berbagai statistik seperti linear dan non linear modeling pengujian analisis klasik analisis time-series klasifikasi dan lainnya dan menu perangkat lunak yang digunakan untuk manipulasi data perhitungan dan tampilan grafik antara lain: a. Penanganan data yang efektif dan penyimpangan data b. Rangkaian operator untuk perhitungan array dalam matdan rik tertentu c. Fasilitas grafik untuk analisis data dan menampilkannya baik pada layar maupun hardcopy d. Bahasa pemograman yang sederhana berkembang dengan baik dan efektif.