0817031042, NURASHRI PARTASIWI (2012) PENDUGAAN PARAMETER MODEL POISSONGAMMA MENGGUNAKAN ALGORITMA EM (EXPECTATION MAXIMIZATION). Digital Library.
|
File PDF
1. COVER.pdf Download (17Kb) | Preview |
|
|
File PDF
2. ABSTRAK.pdf Download (14Kb) | Preview |
|
|
File PDF
2.a ABSTRACT.pdf Download (16Kb) | Preview |
|
|
File PDF
3. COVER DALAM.pdf Download (18Kb) | Preview |
|
|
File PDF
4. LEMBAR PERSETUJUAN.pdf Download (6Kb) | Preview |
|
|
File PDF
5. LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (6Kb) | Preview |
|
|
File PDF
6. RIWAYAT HIDUP.pdf Download (9Kb) | Preview |
|
|
File PDF
7. MOTTO.pdf Download (25Kb) | Preview |
|
|
File PDF
8. PERSEMBAHAN.pdf Download (23Kb) | Preview |
|
|
File PDF
9. SANWANCANA.pdf Download (19Kb) | Preview |
|
|
File PDF
BAB 1. PENDAHULUAN.pdf Download (19Kb) | Preview |
|
|
File PDF
BAB 2. LANDASAN TEORI.pdf Download (200Kb) | Preview |
|
|
File PDF
BAB 3. METODE PENELITIAN.pdf Download (30Kb) | Preview |
|
![[img]](http://digilib.unila.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
File PDF
BAB 4. PEMBAHASAN.pdf Restricted to Hanya pengguna terdaftar Download (427Kb) |
|
|
File PDF
BAB 5. KESIMPULAN.pdf Download (18Kb) | Preview |
Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)
Abstrak Model poisson merupakan model peluang diskrit yang menyatakan peluang jumlah peristiwa yang terjadi pada periode waktu tertentu dan memiliki rata-rata dan varians yang sama, tetapi pada kenyataannya, sering terjadi varians dari variabel responnya lebih besar daripada rata-ratanya atau overdispersi. Overdispersi akan membawa konsekuensi pada nilai penduga bagi galat baku yang lebih kecil (under estimate) yang selanjutnya dapat mengakibatkan kesalahan pada inferensia bagi parameternya. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menambahkan informasi yaitu dengan sebaran prior, salah satunya gamma. Dengan demikian, model poisson berubah menjadi model dua tahap, yaitu model Poisson-Gamma. Dalam kasus model poisson-gamma salah satu penduga tidak dapat diselesaikan secara analitik, sehingga salah satu cara yang digunakan yaitu solusi numerik dengan teknik iteratif seperti metode Newton-Raphson. Dalam penelitian ini akan menduga parameter, metode yang akan digunakan adalah Algoritma EM (Expectation Maximization). Kata kunci: Model Poisson-Gamma, Overdispersi, Algoritma EM (Expectation Maximization). Abstract Poisson model is a discrete probability distribution that express the probability of a given number of events occurring in a specific interval of time and in has same average rate and variance, however in fact, it often happens that variance of response can be greater than the average rate or overdispersion. Overdispersion will bring consequences on the expected value for the smaller standard error (under estimate) which turns out errors on inference for those parameters. There is a way to overcome this problem which is with adding information with the prior distribution, it could be gamma. Thus, poisson model turns into a two-stage model, poisson-gamma model. In this case, one parameter of poisson-gamma model can’t be solved analitically, so the way that can be used is numerical solution such as the newton-raphson method. This research would have estimated the parameters, the method that will be used is EM (Expectation Maximization) algorithm. Keyword: Poisson-Gamma Model, Overdispersion, EM (Expectation Maximization) Algorithm.
| Jenis Karya Akhir: | Artikel |
|---|---|
| Subyek: | |
| Program Studi: | FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika |
| Pengguna Deposit: | IC-STAR . 2015 |
| Date Deposited: | 22 Oct 2015 08:59 |
| Terakhir diubah: | 22 Oct 2015 08:59 |
| URI: | http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/13615 |
Actions (login required)
 |
Lihat Karya Akhir |
