Estimasi Parameter Distribusi Campuran BiWeibull


Asep Solih Awalluddin(1*)

(1) UIN Sunan Gunung Djati, Indonesia
(*) Corresponding Author

Abstract


Salah satu pendekatan distribusi yang banyak digunakan dalam analsis data statistik adalah Distribusi Weibull. Pendekatan distribusi Weibull tunggal untuk populasi yang didalamnya terdapat beberapa sub populasi kurang baik digunakan, karena adanya perbedaan karakteristik data antar sub populasi tersebut, sehingga memungkinkan memiliki parameter yang berbeda. Distribusi campuran (mixture distribution) diharapkan dapat mencadi solusi pendekatan bentuk distribusi dengan kondisi data berasal dari beberapa sub populasi. Sebagai contoh distribusi usia atau masa pengobatan (sampai mati) pasien kanker atau Aids, dengan sub populasi adalah ras atau kelompok usia. Tulisan ini membahas distribusi campuran Weibull, khususnya model distribusi campuran biWeibull yang akan digunakan dalam studi kasus data yang terdiri dari dua sub populasi. Metode estimasi parameter model yang digunakan Tahapan estimasi parameter model diuraikan dalam tulisan ini. Di lapangan, masalah yang timbul selanjutnya adalah bagaimana menaksir ketiga parameter model tersebut jika data ada di tangan. Dalam tulisan ini algoritma yang digunakan untuk menaksir parameter di atas adalah algoritma EM (Expectation Maximization). Studi kasus sebagai penerapan algoritma dilakukan untuk kasus pendekatan distribusi campuran biWeibull.

Keywords


Distribusi Weibull; fungsi Kemungkinan; Algorithm Expectation Maximization (EM).

Full Text:

Untitled

References


Keatinge, C.L. (1999), Modeling Losses With The Mixed Exponential Distribution, www.casact.org/pubs/proceed/proceed99/99578.pdf, 654-698

Klein, J.P., Moeschberger, M.L. (1997), Survival Analysis : Techniques for Censored and Truncated Data, Springer-Verlag Newyork, Inc, 8-9

Du, J. (2002), Combined Algorithms for Constrained Estimation of finite Mixture Distributions With Grouped Data and Conditional Data, Thesis Master of Science, McMaster University Hamilton, Ontario, 1-12, 24-29

Dempster, A.P., Laird, N.M., Rubin, D.B.(1977), Maximum Likelihood from Incomplete Data via EM Algorithm., J.R Statists.Soc., B39, 1-38

Ebeling, C. E. (1997), An Introduction to Reliability and Maintainability Engeneering, McGraw-Hill International Inc, New York, 58-65, 392-401




DOI: https://doi.org/10.15575/kubik.v3i2.4113

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Asep Solih Awalluddin

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


Journal KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika has indexed by:

SINTA DOAJ Dimensions Google Scholar Garuda Moraref DOI Crossref

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.