Perumusan Penduga REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE

Sedangkan penduga fungsi intensitasnya adalah 1 2 , , , , , , , ; jika 0 ; jika 2 ; ji ˆ ˆ ka ˆ ˆ 1 c n K c n K n K c L n K s s s s s s s L T  1 , , 1 . ˆ L c n l l K s l s l Ide di balik penyusunan dari penduga tipe kernel  , , c n K s dari c dapat dijelaskan sebagai berikut : Dari 3.1 dan 3.2 untuk setiap titik s dan maka Nilai fungsi di sekitar titik s dapat ditaksir dengan nilai rataan dari banyaknya kejadian disekitar titik s, yaitu pada interval [ ], serta dengan menggunakan 3.4 dan 3.6 dapat ditulis  , c n s Dengan mengganti dengan padanan stokastiknya , persamaan 3.7 dapat ditulis :  1 , [ , ] 1 2 i L i i n i i n i j i n c n N s j L s L s h j h n h [ 1,1] 1 1 1 1 I [ , ] 2 i n L i i n i i n i j i n s j L h s j L h N dx n h 1 1 1 1 i n L i i i j i n n x s j L K N dx n h h dengan = . 3.8 Agar penduga lebih umum, maka digunakan fungsi kernel umum K.

3.2 Sifat-sifat Statistik 

, , c n K s Teorema 3.1 Aproksimasi asimtotik bagi nilai harapan penduga Misalkan diketahui fungsi intensitas seperti 3.1 dan terintegralkan lokal. Jika kernel K memenuhi kondisi K.1, K.2, K.3 dan ; serta memiliki turunan kedua yang bernilai berhingga di sekitar s, maka  1 2 2 2 , , 1 E , 2 c c n n c n K s s h z K z dz s o h untuk . Bukti : Dari persamaan 3.5 maka Dengan mengganti variabel, misalkan , sehingga persamaan 3.10 dapat ditulis menjadi  , , c n K s Dengan melihat bahwa akibatnya diperoleh Karena c memiliki turunan kedua pada s maka c kontinu pada s, mengakibatkan c memiliki nilai yang terbatas disekitar s. dengan formula Young kita peroleh 2 2 , 3.14 1 2 i i i i n s s y s s y y o h 2 2 , 1 2 i c i c i c n s s s y y o h untuk . 3.15 Substitusikan 3.15 ke 3.13 sehingga diperoleh 2 2 1 1 1 . 1 2 1 1 L i c i i c i i c n i i n n s s y o K s y y o h d L y n h h  3.16 Dengan mengganti variabel yaitu misal: , n n y dy z dz h h , maka 3.16 dapat ditulis 2 2 2 1 1 2 c c c n n n s s K s zh z h z o h dz o n  2 2 2 1 , 2 c c c n n n s s K z dz s h z K z dz h z K z dz o h o n    3.17 untuk n .  , , c n K s Karena K adalah simetrik dan memenuhi kondisi K.1 dan K.3 maka 3.17 dapat ditulis 1 2 2 1 2 1 2 c c n n s s h z K z dz o h o n 2 2 1 2 2 2 1 , 2 c n c n n n s h s h z K z dz o h o nh untuk . Karena 2 , n nh maka ruas kanan persamaan di atas dapat ditulis menjadi 1 1 2 2 2 2 c c n n s s h z K z dz o h untuk . 3.18 Dengan demikian kita peroleh persamaan 3.9. jadi Teorema 3.1 terbukti. Teorema 3.2 Aproksimasi asimtotik bagi nilai ragam penduga Misalkan diketahui fungsi intensitas seperti 3.1 dan terintegralkan lokal. Jika kernel K memenuhi kondisi K.1, K.2, K.3 dan ; , maka  , , c n K s untuk Bukti  1 , , 1 1 . 3.20 i n L i c n i j i n n K i x s j L Var Var K N dx n h h s Untuk n yang cukup besar, karena untuk , maka interval [ ] dan [ ], untuk tidak saling tumpang tindih tidak overlap. Sehingga untuk semua , i i n x s j L K h dan i i n x s j L K h adalah bebas. Jadi varian bagi dapat ditentukan sebagai berikut

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