title: ESTIMASI DENSITAS KERNEL PADA GABUNGAN  DUA DISTRIBUSI NORMAL
creator: SITI RAHMATALIA, 1517031074
subject: QA Mathematics
description: This study aims to estimate the density of the kernel on a combination of two  independent normal distribution. The optimal bandwidth is determined by  Unbiased Cross Validation (UCV) using different the kernel method, namely the  Gaussian, Epanechnikov and Uniform kernel functions. The results show that  estimation of Gaussian kernel density is better in estimating the combination of  independent two normal distributions.  Kata kunci : Kernel Density Estimator, Mixture of Two Normal Distributions,  Unbiased Cross-Validation (UCV)  Pada penelitian ini bertujuan untuk melakukan estimasi densitas kernel pada  gabungan dua distribusi normal independen. Bandwidth optimal ditentukan  dengan Unbiased Cross-Validation (UCV) menggunakan metode kernel yang  berbeda, yaitu fungsi kernel Gaussian, Epanechnikov dan Uniform. Hasil  penelitian menunjukkan bahwa estimasi densitas kernel Gaussian lebih baik dalam  mengestimasi terhadap gabungan dua distribusi normal independen.  Kata kunci : Estimator Densitas Kernel, Gabungan Dua Distribusi Normal, Unbiased Cross-Validation (UCV)
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
date: 2019
type: Skripsi
type: NonPeerReviewed
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/54777/1/ABSTRAK.pdf
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/54777/2/SKRIPSI%20FULL.pdf
format: text
identifier: http://digilib.unila.ac.id/54777/3/SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf
identifier:   SITI RAHMATALIA, 1517031074  (2019) ESTIMASI DENSITAS KERNEL PADA GABUNGAN DUA DISTRIBUSI NORMAL.  FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.     
relation: http://digilib.unila.ac.id/54777/