Deni Listiyo Rini, 080212589 (2006) ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI DATA TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATOR (MLE). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (ABSTRAK) gdlhub-gdl-s1-2007-rinidenili-4826-mpm090-k.pdf Download (427kB) | Preview
	Text (FULLTEXT) download.php_id=gdlhub-gdl-s1-2007-rinidenili-4826&no= Restricted to Registered users only Download (685B) | Request a copy

Abstract

Penulisan skripsi ini bertujuan untuk memperoleh estimator parameter model regresi data tersensor tipe II berdistribusi Eksponensial berdasarkan Maksimum Likelihood Estimator ( MLE ). Tujuan dari MLE adalah untuk mencari nilai estimator yang dapat memaksimumkan fungsi Likelihood MLE didasarkan sepenuhnya pada informasi yang diperoleh melalui data acak. Secara umum bentuk model regresi dari data yang berdistribusi Eksponensial adalah y = xβ +z. Untuk mengestimasi parameter regresi Eksponensial pada data tersensor tipe II dengan MLE dapat diperoleh dengan menyelesaikan sistem persamaan Lihat rumus aslinya di pdf Metodeyang digunakan untuk menyelesaikan system persamaan tersebut dalam skripsi ini adalah dengan metode Newton – Raphson melalui Software Mathematica. Hasil yang didapatkan untuk estimator β pada regresi data tahan hidup pasien Myeloma( D.Collet 1994 ). dengan n =48 idan r =38 adalah β1= 2.58163,. β2= -0.0044879, β3= -4.4395, .β4 = -0..021072, β5 = 0.0877849, β6 = 0.0213067, Β7= 0.0029421., β8=.0-984243,β9.=0.0832288,. β10 =0.0143824, β11=0.0226338, β12= -0.267823 dan β13=0.0189183. Bentuk persamaan regresi yang diperoleh adalah γ = 2.58163 - 0.0044879x,12 – 4.4395x13 – 0.02 1072x14 + 0,0877849xj5 + 0,021 3067xj6 + 0,00229421xj7 + 0,894243xj8 + 0.0832288xj.9 0.0143824xj10 + 0.0226338xj11 – 0.267823xi12 + 0.0189183xj13 sehingga t = ey1 , dengan j =1,2,..., r Kata Kunci Model Regresi Linier, Data Tersensor Tipe II , Distribusi Eksponensial, Maksimum Likelihood Estimator (MLE) Translation: The purpose of this skripsi is getting the parameter estimation of regression model type II for censored sample from an Exponential distribution based on Maximum Likelihood Estimator (MLE). MLE is used to get estimator value that can maximize the Likelihood Function. MIX is based on the information that is obtained from random sample. The generalize regression model for sample with an Exponential distribution is y xβ+ z . To estimate the Exponential regression parameter of type II for censored sample using an MLE can get by solving the system of method that used to solve system of the equation on this skripsi is Newton - Raphson method by software of Mathematica. The result got for estimator of β on the regression data of survival time from patients of Myeloma ( D. Collet, 1994 ) with n=48 and r =38 are , = β1= 2.58163,. β2= -0.0044879, β3= -4.4395, .β4 = -0..021072, β5 = 0.0877849, β6 = 0.0213067, Β7= 0.0029421., β8=.0-984243,β9.=0.0832288,. β10 =0.0143824, β11=0.0226338, β12= -0.267823 dan β13=0.0189183. Bentuk persamaan regresi yang diperoleh adalah γ = 2.58163 - 0.0044879x,12 – 4.4395x13 – 0.02 1072x14 + 0,0877849xj5 + 0,021 3067xj6 + 0,00229421xj7 + 0,894243xj8 + 0.0832288xj.9 0.0143824xj10 + 0.0226338xj11 – 0.267823xi12 + 0.0189183xj13 sehingga t = ey1 , dengan j =1,2,..., r

Actions (login required)

View Item