Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Distribusi normal merupakan salah satu distribusi probabilitas data, yang banyak digunakan dalam berbagai bidang karena sifat ideal yang dimilikinya, yaitu distribusi probabilitas data-datanya terpusat di sekitar mean dan distribusi probabilitas data lainnya tersebar secara merata. Namun ada kasus-kasus tertentu di mana distribusi normal sebaiknya tidak digunakan karena akan menghasilkan analisis yang kurang sesuai, terutama ketika data memiliki kemencengan yang kuat dan mempunyai heavy-tail. Pada tugas akhir ini diperkenalkan distribusi probabilitas yang dapat memfasilitasi kemencengan data, yaitu distribusi skew-normal. Distribusi skew-normal merupakan bentuk perluasan dari distribusi normal dengan memasukkan parameter kemencengan. Tugas akhir ini memberikan penjelasan mengenai karakteristik-karakteristik dari distribusi skew-normal univariat dan perluasannya dengan memasukkan parameter location dan scale, serta distribusi skew-normal secara umum dalam bentuk multivariat. Karakteristik-karakteristik yang dimaksud adalah fungsi kepadatan probabilitas, fungsi distribusi, mean, variansi, fungsi pembangkit momen, dan sifat-sifatnya.

---

The normal distribution is one of the probability distribution of data, which are widely used in various fields because of the nature of the ideal, namely the probability distribution of data centers around the distribution of average data and other probability is spread evenly. But there are certain cases where the normal distribution should not be used because it will produce less precise analysis, especially when the data has a strong skewness and heavy-tail.

This final project will introduce a probability distribution which can facilitate the skewness of data, i.e skew-normal distribution. The skew-normal distribution is an extend form of normal distribution, allowing a skewness parameter.

This final project will give an explanation about the chararteristics of the univariate skew-normal distribution and its extend to the location and scale family, and skew-normal distribution in general in multivariate form. The characteristics are probability density function, distribution function, mean, covariance, variance, moment generating function, and the properties of the distribution. "

"Tugas akhir ini bertujuan menjelaskan tentang distribusi tipe Kotz dan karakteristiknya, serta contohnya pada pemodelan statistika untuk data repeated measurements. Distribusi tipe Kotz merupakan salah satu kelas distribusi multivariat kontur eliptik. Distribusi tersebut berguna dalam pembentukan model statistika yang tidak memenuhi asumsi kenormalan. Distribusi tipe Kotz memiliki 5 parameter yaitu, vektor lokasi, matriks dispersi, dan 3 parameter skalar yang memberikan fleksibilitas pada model statistika yang terbentuk. Dalam tugas akhir ini akan dibahas tentang distribusi tipe Kotz antara lain, bentuk univariat, bivariat serta perkalian dua variabel random univariat tipe Kotz. "

"Data waktu survival sering kali berdistribusi skewed. Dibandingkan dengan mean, median lebih sedikit dipengaruhi oleh data skewed sehingga lebih menarik untuk menganalisis median populasi dibandingkan dengan mean populasi. Median sampel acak merupakan estimator untuk median populasi. Distribusi asimptotik dari median sampel acak telah diketahui berdistribusi Normal. Namun, aproksimasi ini bekerja dengan baik untuk sampel acak yang berukuran cukup besar dan normalitas tidak berlaku pada sampel acak berukuran kecil. Dalam skripsi ini, diperkenalkan keluarga distribusi dari median sampel acak dari sembarang distribusi survival. Keluarga distribusi ini dibentuk dengan menggunakan statistik terurut dan mengasumsikan sampel acak berukuran ganjil. Sebagai kasus khusus, distribusi Bilal diperoleh dengan mengasumsikan sampel acak berukuran 3 dari distribusi Exponential. Distribusi Bilal dapat digunakan sebagai alternatif untuk memodelkan data waktu survival yang berbentuk upside-down bathtub, skewed positif, lancip, dan memiliki fungsi hazard yang berbentuk monoton naik. Penaksiran parameter distribusi Bilal dilakukan dengan menggunakan metode maximum likelihood estimation. Sebagai ilustrasi, dilakukan pemodelan data waktu tunggu hingga nasabah bank dilayani menggunakan distribusi Bilal dan distribusi pembanding, yaitu distribusi Rayleigh, Lindley, serta Half-Logistic. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa distribusi Bilal lebih baik dalam memodelkan data tersebut dibandingkan dengan distribusi lainnya.

---

Survival times data often exhibit skewed distributions. Compared to the mean, median is less affected by skewed data, so it is more interesting to analyze the population median than population mean. Median of a random sample serves as an estimator for the population median. Distribution of the median of a random sample is known to be asymptotically Normal. However, the approximation works well when the sample size is sufficiently large and the normality on small samples should not be expected. This study introduces a family of distributions for the median of a random sample from any survival distribution. It is constructed using ordered statistics when assuming an odd sample size. Bilal distribution, a special case, is obtained when assuming a random sample of size 3 from an Exponential distribution. Bilal distribution offers an alternative to model survival times data with an upside-down bathtub, positively skewed, and taper shape, and monotonically increasing hazard function. Bilal distribution’s parameter is estimated by maximum likelihood estimation method. As an illustration, waiting times before service of bank customers data is modeled using Bilal distribution along with Rayleigh, Lindley, and Half-Logistic distributions as comparisons. Result shows that Bilal distribution outperforms other distributions in modeling the data."