Perbandingan Metode Pendugaan Kemungkinan Maksimum (MLE) Dan Pendugaan Kuadrat Terkecil (LSE) Menggunakan Simulasi Montecarlo

Winarti, Winarti (2007) Perbandingan Metode Pendugaan Kemungkinan Maksimum (MLE) Dan Pendugaan Kuadrat Terkecil (LSE) Menggunakan Simulasi Montecarlo. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.

Text 1303100022-Undergraduated_Thesis.pdf - Accepted Version Download (5MB)

Abstract

Dalam analisis kehandalan, pemilihan metode pendugaan yang terbaik diperlukan untuk mendapatkan penduga parameter distribusi yang telah dianggap paling sesuai untuk mendeskripsikan lama hidup suatu komponen tertentu. Pada penelitian ini Metode Kemungkinan Maksimun (MLE) dibandingkan dengan Metode Kuadrat Terkecil (LSE) yang meliputi metode Median Rank dan Modified Kaplan-Meier untuk menduga parameter distribusi Normal (µ, Q2), Lognormal (µ, Q2), Weibull (Q,β), dan Eksponensial (Q) menggunakan simulasi monte carlo. Metode terbaik adalah metode yang menghasilkan penduga dengan tingkat akurasi dan presisi paling tinggi. Jika terdapat satu metode yang menghasilkan penduga dengan tingkat akurasi paling tinggi, sedangkan satu metode yang lain menghasilkan penduga dengan tingkat presisi paling tinggi maka kesimpulan yang dapat diambil adalah diperlukan kriteria atau cara pembandingan lain untuk mengetahui metode yang mana yang lebih baik antara dua metode tersebut. Dalam penelitian ini tidak dibahas cara atau kriteria lain untuk kasus tersebut
=====================================================================================================================================
In reliability analysis, selecting the best estimation method is necessary to obtain distribution parameter estimates that are considered most suitable for describing the lifespan of a particular component. In this study, the Maximum Likelihood Method (MLE) was compared with the Least Squares Method (LSE) which includes the Median Rank and Modified Kaplan-Meier methods to estimate Normal (µ, Q2), Lognormal (µ, Q2), Weibull (Q, β) distribution parameters. ), and Exponential (Q) using Monte Carlo simulation. The best method is the method that produces estimators with the highest level of accuracy and precision. If there is one method that produces an estimator with the highest level of accuracy, while another method produces an estimator with the highest level of precision, then the conclusion that can be drawn is that other criteria or comparison methods are needed to find out which method is better between the two methods. In this study, other methods or criteria for this case were not discussed

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSST 511.42 Win p-1 2007
Uncontrolled Keywords:	Ana/isis kehandalan, MLE, LSE, tingkat akurasi, tingkat presisi, penduga, parameter, distribusi, simulasi monte carlo; Analysis of reliability, MLE, LSE, level of accuracy, level of precision, estimators, parameters, distributions, Monte Carlo simulation
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA279 Response surfaces (Statistics). Analysis of covariance. Q Science > QA Mathematics > QA280 Box-Jenkins forecasting
Divisions:	Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	EKO BUDI RAHARJO
Date Deposited:	05 Jun 2024 01:43
Last Modified:	05 Jun 2024 01:43
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/108023

Actions (login required)

View Item