ARIF SETIYONO, 080112327 (2007) ESTIMATOR TITIK ROBUST DARI PARAMETER DISTRIBUSI PARETO DAN DISTRIBUSI WEIBULL PADA DATA TERSENSOR KANAN. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (abstrak) gdlhub-gdl-s1-2007-setiyonoar-4844-mpm070-k.pdf Download (406kB) | Preview
	Text (FULL TEXT) 25951.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Penulisan skripsi ini bertujuan untuk menentukan estimator titik robust dari parameter distribusi life time pada data tersensor kanan. Distribusi life time yang digunakan adalah distribusi Pareto dan distribusi Weibull, keduanya sama¬sama memiliki parameter bentuk dan skala. Metode estimasinya adalah dengan menggunakan analogi dari metode momen, dimana bukan momen yang digunakan melainkan median. Dalam hal ini tidak hanya menyamakan median dari populasi dengan median dari sampel, MED(X) = MED(n) , tetapi juga menyamakan median absolute deviation dari populasi dengan median absolute deviation dari sampel, MAD(X) = MAD(n) . Metode ini mudah digunakan jika distribusinya berasal dari keluarga distribusi lokasi-skala. Tetapi jika bukan dari keluarga distribusi lokasi-skala maka perlu dilakukan transformasi. Karena itu dua distribusi life time di atas akan ditransformasi logaritma untuk memudahkan dalam pengestimasian. Estimator titik robust yang diperoleh untuk distribusi Pareto adalah Σ=e (MED(n)-1.4404MAD(n) dan λ = 20781 MAD(n) . Sedangkan untuk distribusi Weibull adalah ø = 1 /1.3037 MAD(n) dan λ= e Med(n)+0.4778Mad(n)/ 1.3037MAD(n) Berdasarkan penerapan terhadap data tersensor kanan baik dari distribusi Pareto maupun dari distribusi Weibull, dapat disimpulkan bahwa metode ini menghasilkan estimator yang robust. Dori data bangkitan al yang berdistribusi Pareto diperoleh estimator σ =0.56906 dan λ=5.76068 yang robust sampai dengan penyensoran kanan 27% dari data. Sedang kan dari data kanker ovarium yang berdistribusi Weibull diperoleh estimator ø =1.65615 dan λ=39236.55 yang robust sampai dengan penyensoran kanan 32% dari data. Translation: The Purpose of this script is to determine robust point estimator from parameter of life time distribution at right censored data. That life time distributions are Pareto distribution and Weibull distribution. Either Pareto or Weibull distribution have shape and scale parameter. This Estimation method uses an analogy from method of moments. In this case, this method doesn't use moments but median. It is not only to equate the population median with sample median,MED(X) = MED(n) , but also to equate population median absolute deviation with sample median absolute deviation, MAD(X) = MAD(n) . This method is easy to use if the distribution is from a location scale distribution. If the distribution is not from location-scale distribution then need to be transformed. Therefore, those two life time distribution need to be transformed logarithm to make it easier to estimate. The robust point estimator for Pareto distribution are Σ=e (MED(n)-1.4404MAD(n) dan λ = 20781 MAD(n) . While Weibull distribution are ø = 1 /1.3037 MAD(n) dan λ= e Med(n)+0.4778Mad(n)/ 1.3037MAD(n) Based on applying right censored data either Pareto distribution or Weibull distribution, can be concluded that this method result a robust estimator. From a generate data al, which has Pareto distribution, obtained estimator σ = 0.56906 and λ = 5.76068 which is robust up to right censoring 27% of data. Meanwhile, from ovarian cancer data, which has Weibull distribution, obtained estimator ø =1.65615 and λ =39236,55 which is robust up to right censoring 32% of data. Copyrights:

Actions (login required)

View Item