Ira Ratnasari
(2012)
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PADA DATA QUANTIZED.
Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
Abstract
Skripsi ini bertujuan untuk menentukan estimator parameter distribusi Eksponensial pada data quantized. 1lntuk mendapatkan estimator tersebut digunakan metode Maximum Likelihood Estimator (MLE) pada data biasa dan MLE pada data quantized. Metode MLE pada data quantized berbeda dengan metode MLE yang sering digunakan yaitu MLE pada data biasa, karena MLE ini sangat memperhatikan adanya proses quantizing yang dilakukan pada data, yaitu pemotongan data maupun pembulatan data. Pada data pemotongan, karena probabilitasnya berada pada interval Fx (x + Δx)- Fx (x), maka diperoleh fungsi Likelihood sebagai berikut :
ξT= ∏dF(xi)= ∏ ∫f x(x)dx = ∏{F x (xi + Δx)- Fx (xi)}
Sedangkan pada data pembulatan, karena probabilitasnya berada pada interval Fx (x +½Δx)- Fx (x -½Δx), maka diperoleh fungsi Likelihood sebagai berikut :
ξR= ∏dF(xi)= ∏ ∫f x(x)dx = ∏{F x (xi + Δx/2)- Fx (xi - Δx/2)}
Setelah mendapatkan estimator pada ketiga metode diatas, akan ditentukan estimator terbaik diantara ketiganya dengan menggunakan kriteria nilai Mean Square Error (MSE). Setelah dilakukan penerapan pada data sekunder dan studi simulasi dengan data bangkitan yang telah di-quantizing (pemotongan ataupun pembulatan), diperoleh kesimpulan secara umum urutan kebaikan metode estimasi berdasar kriteria MSE adalah MLE pada data pemotongan, MLE pada data pembulatan, MLE pada data biasa.
Actions (login required)
 |
View Item |
