Sebaran Asimtotik dari  SEBARAN ASIMTOTIK

4.3 Kenormalan Asimtotik Studentization dari 

, , c n K s Teorema 4.3 Kenormalan Asimtotik Studentization bagi  , , c n K s Misalkan fungsi intensitas adalah periodik, terintegralkan lokal. Jika kernel K memenuhi kondisi K.1, K.2, K.3, ; , 5 1 n nh dan memiliki turunan kedua yang bernilai berhingga di sekitar s, maka berlaku   , , 1 , 1 2 1 , 1 1 0,1 , n d c n L i i K c n K nh s Normal s dz s K z L 4.23 jika n . Bukti : Untuk membuktikan 4.23, cukup ditunjukkan bahwa  , , 1, c n K p c s s jika n 4.24 Untuk membuktikan 4.24, cukup dibuktikan  , , 1 c n K p c s s , atau sama dengan membuktikan  , , p c n K c s s , jika n 4.25 Dalam membuktikan 4.25, telah dibuktikan pada teorema 3.1 Untuk membuktikan 4.25, berdasarkan definisi maka akan diperlihatkan untuk setiap ε 0 berlaku  , , P 0, unt . uk c n K c s s n 4.26 Ruas kiri 4.26 dapat dinyatakan sebagai berikut :  , , P c n K c s s    , , , , , , = . P E E c n K c n K c n K c s s s s 4.27 Dengan ketaksamaan segitiga maka, persamaan 4.27 menjadi       , , , , , , , , , , , , P E E P E E . 4.28 c n K c n K c n K c c n K c n K c n K c s s s s s s s s Berdasarkan Lema 3.1 yaitu E  , , c n K s , jika maka ada N sehingga  , , E 2 c n K c s s untuk semua n N. 4.29 Dengan mensubstitusikan 4.29 ke ruas kanan 4.28 maka 4.28 menjadi  , , P E . 2 c n K c s s Kemudian dengan menggunakan ketaksamaan Chebysev Lema L.4 dalam lampiran, maka   , , , , 2 4 P E . 2 c n K c n K c var s s s Berdasarkan Lema 3.2 yaitu  , , c n K s , untuk , maka  , , 2 4 0. c n K Var s Sehingga 4.25 terbukti.

4.4 Selang Kepercayaan bagi

c s Berdasarkan Teorema 4.3, yaitu kenormalan asimtotik studentization dari penduga untuk c s , sebagai aplikasi dari 4.22 dapat dirumuskan suatu selang kepercayaan dengan koefisien kepercayaan 1- α bagi c s , seperti berikut : Corollary 4.1 Selang kepercayaan bagi c s Untuk semua tingkat kepercayaan α dengan 0 α 1, berdasarkan selang kepercayaan normal untuk c s melalui pendekatan peluang 1 – α diberikan oleh   1 , , 1 , , 2 1 1 1 1 1 2 , c n L i n n n i K c K s dz I K z L s nh   2 1 1 1 , , 1 , , 1 1 1 2 L i c n K c n K i n s d z h z L s K n ,4.30 dimana menyatakan fungsi distribusi normal baku dan 1 1 c n s I o , 4.31 untuk n , asalkan s adalah titik Lebesgue bagi c . Dari selang kepercayaan yang telah diperoleh maka diperiksa kekonvergenan peluangnya menuju 1 – α, sebagai berikut : . c s Teorema 4 4 Kekonvergenan peluang selang kepercayaan bagi Misalkan  , , c n K s adalah pendug a tipe kernel bagi λ yang didefinisikan seperti pada 3.5 , maka berlaku 1 , c n s I jika n 4.32 Bukti : Bagian ruas kiri pada 4.27, adalah sebagai berikut : Misalkan Z adalah peubah acak normal baku, maka c n s I   2 1 1 , , 1 , , 1 1 1 1 2 L c n K c i n K i n K z L s nh s dz s   2 1 1 , , , 1 , 1 1 1 1 , 2 L i c n K i c n K n s K z L n s h dz 4.33   1 , , , 1 1 1 , 2 1 1 1 2 c n L i n K c i n K K s dz s z L s nh  2 1 1 1 1 , , 1 1 1 , 2 c n K L i i n K z L n s dz h   2 1 1 1 , , 1 , , 1 1 1 2 L i c n K c n K i n s d K z s n s L z h  1 , 1 2 1 1 , 1 1 1 , 2 c L i n n i K K z L d nh s z   1 , , , 1 1 1 , 2 1 1 1 2 c n L i n K c i n K K s dz s z L s nh  2 1 1 1 1 , , 1 1 1 , 2 c n K L i i n K z L n s dz h   , , 1 , 1 1 1 2 1 , 1 1 2 2 1 1 c n K c n K n L i i nh s K s s z dz L . 4.34 Berdasarkan Teorema 4.3, maka   , , 1 , 1 2 1 , 1 1 0,1 , n d c n L i i K c n K nh s Normal s dz s K z L jika n . Sehingga ruas kanan dari 4.34 konvergen ke 1 , 2 2 Z Z Z jika n . Jadi Teorema 4.4 terbukti.

Dokumen yang terkait

A note on estimation of the global intensity of a cyclic poisson process in the presence of linear trend

0 9 13

Consistency Of A Kernel-Type Estimator Of The Intencity Of The Cyclic Poisson Process With The Linear Trend

0 8 14

Asymptotic Distribution of an Estimator for Periodic Component of an Intensity Function as a Product of a Periodic Function with a Linear Trend of a Non-Homogeneous Poisson Process.

0 4 102

Consistent Estimation of the Distribution and the Density Function of Waiting Time of a Cyclic Poisson Process with Linear Trend.

0 7 36

Consistency of Estimators for the Distribution Function and the Density of Waiting Time of a Periodic Poisson Process with Power Function Trend.

0 8 171

Asymptotic Distribution of an Estimator for Periodic Component of the Intensity Function Obtained as the product of a Periodic Function with the Quadratic trend of a Non Homogenous Poisson Process

1 8 94

Estimating the Mean Function of a Compound Cyclic Poisson Process

0 7 50

DEVELOPMENT OF REMOTE TERMINAL UNIT (RTU) FOR THE NEW FUNCTION OF DISTRIBUTION AUTOMATION SYSTEM (DAS).

0 2 5

CONSISTENCY OF A KERNEL-TYPE ESTIMATOR OF THE INTENSITY OF THE CYCLIC POISSON PROCESS WITH THE LINEAR TREND | Mangku | Journal of the Indonesian Mathematical Society 42 140 1 PB

0 1 12

ASYMPTOTIC APPROXIMATIONS TO THE BIAS AND VARIANCE OF A KERNEL-TYPE ESTIMATOR OF THE INTENSITY OF THE CYCLIC POISSON PROCESS WITH THE LINEAR TREND | Mangku | Journal of the Indonesian Mathematical Society 8 31 1 PB

0 0 9