Estimasi Parameter pada Data Survival Berdistribusi Eksponensial Menggunakan Metode Bayes dengan Fungsi Kerugian Simetris dan Asimetris

Abstract

Dalam suatu penelitian, data mengenai populasi seringkali tidak tersedia, sehingga parameter populasinya pun tidak diketahui. Sementara itu, pengetahuan mengenai parameter populasi sangat diperlukan untuk mengetahui karakteristik atau sifat – sifat dari populasi yang diteliti, untuk itu perlu adanya pendugaan terhadap suatu parameter yang dapat diestimasi melalui data sampel. Dalam teori estimasi, statistik disebut estimator (penaksir) suatu parameter populasi. Pada penelitian ini, dikaji estimasi parameter dengan metode Bayes untuk menentukan parameter dari data survival berdistribusi Eksponensial yang dihubungkan dengan ukuran keandalan estimasi di bawah fungsi kerugian simetris dan asimetris untuk data sampel lengkap. Beberapa fungsi kerugian yang diusulkan kemudian dibandingkan kinerjanya melalui simulasi numerik dan dipilih fungsi terbaik untuk menentukan estimasi data berdistribusi eksponensial beserta aplikasi langsung pada studi kasus. Berdasarkan hasil simulasi, Estimasi Bayes dengan fungsi Kerugian LLF adalah metode terbaik untuk mengestimasi parameter populasi data berdistribusi eksponensial