Pendekatan Bayes PENDEKATAN BAYES PADA MODEL ACAK

Pende katan Bayes untuk Model Acak Satu Faktor a. Kasus noninformative prior untuk µ , 2 α σ , dan 2 σ Dengan mengacu pada fungsi kemungkinan 4.5, maka log fungsi posterior untuk model acak satu faktor yang dimaksud di sini persamaan 4.1 adalah sebagai berikut: ∑ ∑ − − − − − − − ∝ i i i i i i y n JKE a N N y λ µ σ λ σ π θ π 2 2 log 2 1 log 2 1 2 log 2 | log 2 . 2 2 2 2 1 log 1 log σ σ α + + . dengan 2 2 α σ σ λ i i n + = . Penurunan fungsi ini terhadap µ menghasilkan ∑ − = ∂ ∂ i i i i y n λ µ µ π log . . Selanjutnya, dengan mengevaluasi fungsi ini terhadap 0 diperoleh 2 2 . = + − ∑ i i i i n y n α σ σ µ ∑ ∑ + + = i i i i i i i n n n y n 2 2 2 2 . ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ α α σ σ σ σ µ . Untuk kasus jumlah ulangan sama , penduga µ ˆ akan diperoleh sama seperti penduga kuadrat terkecil dan penduga kemungkinan maksimum, yaitu .. ˆ y = µ . Sedangkan ragam dari µ ˆ dapat diperoleh dengan cara yang sama dengan penduga kemungkinan maksimum seperti yang telah dibahas pada Bab 4, sehingga diperoleh 1 2 2 ˆ ˆ ˆ −       + = ∑ i i i n n ragam α σ σ µ . Untuk kasus jumlah ulangan sama akan diperoleh ˆ µ ragam sama seperti penduga kemungkinan maksimum, yaitu an n ragam 2 2 ˆ ˆ ˆ α σ σ µ + = . Penduga bagi komponen ragam 2 α σ dan 2 σ tidak dapat diperoleh dalam bentuk closed form , oleh karena itu akan diturunkan dalam bentuk proses pendugaan menggunakan algoritma iteratif. Selanjutnya, penurunan penduga bagi 2 σ dan 2 α σ sama dengan 2 b σ pada fungsi berikut dapat diperoleh dari fungsi tujuan atau profil posterior sebagai berikut: b R b q q e A e N Q b b 1 2 2 1 2 2 log 2 log 2 2 1 log 2 − − ′ − − ′ − − ∝ σ σ σ σ 2 2 1 2 1 2 1 log 1 log | | log 2 1 σ σ σ σ + + + ′ − − − − − b b R Z A Z . Penurunan fungsi ini terhadap 2 b σ dan 2 σ menghasilkan: 2 1 1 1 2 1 2 4 4 2 2 1 } { 2 1 2 1 2 σ σ σ σ σ σ σ − ′ + ′ + ′ + − = ∂ ∂ − − − − − − Z A Z R Z A Z teras Ae e N Q b 2 1 1 1 2 1 2 4 1 4 2 2 1 } { 2 1 2 1 2 b b b b b b R R Z A Z teras b R b q Q σ σ σ σ σ σ σ − + ′ + ′ + − = ∂ ∂ − − − − − − − . Dengan mengevaluasi pada nilai 0, diperoleh 1 } { 2 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 4 4 2 = − ′ + ′ + ′ + − − − − − − − σ σ σ σ σ σ Z A Z R Z A Z teras Ae e N b } { 2 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2 4 4 2 2 Z A Z R Z A Z teras Ae e N b − − − − − − ′ + ′ + ′ = + σ σ σ σ σ σ } { 2 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 Z A Z R Z A Z teras Ae e N b − − − − − − ′ + ′ + ′ = + σ σ σ σ } { 2 1 1 1 1 2 1 2 2 Z A Z R Z A Z teras Ae e N b − − − − − − ′ + ′ + ′       + = σ σ σ } { 2 1 2 1 2 } { 2 1 2 1 1 2 1 } { 2 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 4 1 4 2 2 2 1 1 1 2 1 2 4 1 4 2 − − − − − − − − − − − − − − − − − − − − − + ′ + ′ = + + ′ + ′ = + = − + ′ + ′ + − R R Z A Z teras b R b q R R Z A Z teras b R b q R R Z A Z teras b R b q b b b b b b b b b b b b b σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ } { 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 − − − − − − − + ′ + ′     + = R R Z A Z teras b R b q b b σ σ σ . Dengan demikian, algoritma untuk menduga µ , b , dan komponen ragam 2 σ dan 2 α σ adalah sebagai berikut: 6. Tentukan nilai awal 2 σ , 2 b σ , µ dan b Nilai awal bagi 2 σ dan 2 b σ dapat diambil dari penduga kuadrat terkecil, sedangkan nilai awal untuk b dapat diambil = 0 7. Hitung: ∑ ∑ + + = i i i i i i i n n n y n 2 2 2 2 . α α σ σ σ σ µ . Hitung vektor data terkoreksi Zb y y c − − = µ 1 dan hitung nilai b melalui persamaan c y Z D Z Z b 1 1 1 1 − − − − ∑ ′ + ∑ ′ = 8. Hitung: Zb y e − − = µ 1 9. Hitung nilai komponen ragam baru menggunakan: } { 2 1 1 1 1 2 1 2 2 Z A Z R Z A Z teras Ae e N b − − − − − − ′ + ′ + ′       + = σ σ σ } { 2 1 1 1 1 2 1 2 1 2 − − − − − − − + ′ + ′     + = R R Z A Z teras b R b q b b σ σ σ Dimana nilai 2 σ dan 2 b σ sebelah kanan mengambil nilai pada iterasi sebelumnya. 10. Ulangi 2-5 sampai konvergen.

b. Kasus noninformative prior untuk

µ dan 2 σ , sedangkan , ~ ˆ 2 2 γ σ α m N Log fungsi posterior untuk kasus ini adalah sebagai berikut: ∑ ∑ − − − − − − − ∝ i i i i i i y n JKE a N N y λ µ σ λ σ π θ π 2 2 log 2 1 log 2 1 2 log 2 | log 2 . 2 2 2 2 2 1 log 2 1 σ γ σ α +       − − m . Penurunan fungsi ini terhadap µ , kemudian dievaluasi pada nilai 0 akan menghasilkan penduga µ dan ˆ µ ragam yang sama dengan kasus-a. Penduga bagi komponen ragam 2 α σ dan 2 σ juga tidak dapat diperoleh dalam bentuk closed form, oleh karena itu pendugaannya dilakukan secara iteratif. Selanjutnya, penurunan penduga bagi 2 σ dan 2 α σ sama dengan 2 b σ pada fungsi berikut akan diperoleh dari fungsi tujuan atau profil posterior sebagai berikut: 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 2 2 2 2 1 log | | log 2 1 2 1 log 2 2 1 log 2 m R Z A Z b R b q Ae e N Q b b b b − − + + ′ − ′ − − ′ − − ∝ − − − − − − σ γ σ σ σ σ σ σ σ Penurunan fungsi ini terhadap 2 b σ dan 2 σ menghasilkan: 2 1 1 1 2 1 2 4 4 2 2 1 } { 2 1 2 1 2 σ σ σ σ σ σ σ − ′ + ′ + ′ + − = ∂ ∂ − − − − − − Z A Z R Z A Z teras Ae e N Q b 1 } { 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 4 1 4 2 2 m R R Z A Z teras b R b q Q b b b b b b − − + ′ + ′ + − = ∂ ∂ − − − − − − − σ γ σ σ σ σ σ σ Dengan mengevaluasi pada nilai 0, diperoleh 1 } { 2 1 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 4 4 2 = − ′ + ′ + ′ + − − − − − − − σ σ σ σ σ σ Z A Z R Z A Z teras Ae e N b } { 2 1 2 1 2 } { 2 1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 4 4 2 2 Z A Z R Z A Z teras Ae e N Z A Z R Z A Z teras Ae e N b b − − − − − − − − − − − − ′ + ′ + ′ = + ′ + ′ + ′ = + σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ } { 2 1 1 1 1 2 1 2 2 Z A Z R Z A Z teras Ae e N b − − − − − − ′ + ′ + ′       + = σ σ σ } { 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 2 4 1 4 2 = + − + ′ + ′ + − − − − − − − − γ γ σ σ σ σ σ σ m R R Z A Z teras b R b q b b b b b 1 } { 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 4 1 4 2 m R R Z A Z teras b R b q b b b b b − − + ′ + ′ = − − − − − − − σ γ σ σ σ σ σ m R R Z A Z teras b R b q b b b b b + + ′ + ′ + − = − − − − − − − } { 2 2 2 1 1 1 2 1 2 4 2 1 4 2 2 2 2 σ σ σ γ σ γ σ γ σ ……. 5.1 atau 2 } { 1 2 2 4 1 1 1 2 1 2 1 2 m R R Z A Z teras b R b q b b b b − − + ′ + ′     = − − − − − − − σ γ σ σ σ σ ……. 5. 2 Dengan demikian, algoritma pendugaan 2 b σ dan 2 σ sama dengan kasus-a, tetapi hanya mengganti rumus 2 b σ dengan persamaan 5.1 atau 5.2.

c. Kasus noninformative prior untuk