Email this article Estimasi Parameter Data Berdistribusi Normal Menggunakan Maksimum Likelihood Berdasarkan Newton Raphson
Abstract
Estimasi parameter adalah praktik umum dalam statistik. Maximum Likelihood adalah metode estimasi parameter berdasarkan pendekatan distribusi dengan cara memaksimalkan fungsi likelihood. Mean, deviasi standar, proporsi dan lain-lain merupakan perkiraan nilai parameter dengan menggunakan data atau sampel yang dapat diambil dari populasi tersebut. Algoritma Newton Raphson adalah prosedur iteratif yang digunakan untuk menyelesaikan persamaan non-linier. Fokus makalah ini adalah mengestimasi parameter data yang berdistribusi normal menggunakan Maximum Likelihood berdasarkan algoritma iterasi Newton Raphson dengan program matlab.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Bain, J., dan Engelhardt, M. (1992). Introduction To Probability And Mathematical Statistics 2nd Edition. Duxbury. USA.
Chan, S. H. (2015). Expectation Maximation Algorithm. University PURDUE.
Referensi chapter dalam buku :
Bolstad, B.M. (1998). Comparing Some Iterative Method Of Parameter Estimation For Censored Gamma Data. The University of Waikato.
Ehlers, R. (2002). Maximum Likelihood Estimation Prosedures For Categorial Data. University of Pretoria, South Africa.
Storvik, G. (2011). Numerical optimization of likelihoods: additiona literature for STK2120. University of Oslo.
DOI: https://doi.org/10.21831/jsd.v9i1.38564
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2020 Switamy Angnitha Purba
