Dini Kusumaningrum, 080610 173 (2010) Estimasi Bayes Parameter Distribusi Rayleigh pada Data Tahan Hidup Tersensor Progressive Tipe II dengan Prior Jeffrey. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (Abstrak) gdlhub-gdl-s1-2011-kusumaning-15484-abstrak-e.pdf Download (400kB) | Preview
	Text (Full Text) gdlhub-gdl-s1-2011-kusumaning-13150-kkckkm-e.pdf Restricted to Registered users only Download (862kB) | Request a copy

Abstract

Penulisan Skripsi ini bertujuan untuk memperoleh estimator bayes dan interval kepercayaan parameter distribusi Rayleigh pada data tahan hidup tersensor progressive tipe II dengan prior Jeffrey. Untuk mendapatkan estimator bayes dan interval kepercayaan tersebut maka digunakan metode Bayes. Estimasi Bayes merupakan metode estimasi yang menggabungan informasi yang diperoleh dari data dan pengetahuan subyektif mengenai distribusi parameter atau disebut sebagai distribusi prior (prior Jeffrey). Data yang digunakan merupakan data tersensor progressive tipe II. Data tersensor progressive tipe II dari n sampel random merupakan pengamatan terhadap waktu hidup sampel T1:m:n, T2:m:n, … , Tm:m:n , dengan m adalah banyaknya kegagalan yang diamati dan ditentukan terlebih dahulu. Pada setiap sampel yang terobservasi maka dikeluarkan unit yang masih survive sebanyak ri , i = 1,2, …,m dari mengamatan dan tidak diamati lagi Estimator Bayes yang diperoleh dengan metode bayes adalah : dengan dan , sedangkan interval kepercayaan untuk dapat dicari berdasarkan distribusi posteriornya yaitu melalui persamaan dan . Dari kedua persamaan tersebut nilai dari batas bawah c1 dan batas atas c2 diperoleh menggunakan metode Newton Raphson dengan software Mathematica. Hasil yang diperoleh untuk estimasi pada data waktu kegagalan komponen pesawat terbang (Mann and Fertig, 1973) dengan n = 13, m = 10, dan skema penyensoran ri = {0,0,1,0,0,1,1,0,0,0} adalah 1,29879. Hasil interval kepercayaan yaitu . Nilai rata-rata waktu komponen pesawat terbang mampu bertahan hidup adalah 1,62779 jam

Actions (login required)

View Item