Laporkan Masalah

PERBANDINGAN UJI GOODNESS-OF-FIT UNTUK NORMALITAS ANTARA METODE KLASIK DAN METODE BAYESIAN

DYAH SETYO RINI, Prof, Drs. H. Subanar, Ph.D.,

2013 | Tesis | S2 Matematika

Tesis ini mempelajari tentang uji goodness-of-fit untuk normalitas dengan pendekatan metode Bayesian serta perbandingannya dengan metode klasik. Penelitian ini berfokus pada uji normalitas yang merupakan asumsi penting dalam sebagian besar metode statistika. Metode klasik merupakan uji-uji normalitas yang sering digunakan para peneliti seperti uji Shapiro-Wilk, uji Anderson- Darling, dan uji Cramer-von Mises. Sedangkan metode Bayesian digunakan dalam mencari distribusi posterior prediktif untuk menentukan sampel prediksi. Perbandingan antara metode klasik dan metode Bayesian dilakukan melalui simulasi Monte Carlo dengan alternatif yang digunakan adalah distribusi longtailed simetri, distribusi long-tailed asimetri, distribusi mixed-normal, dan distribusi short-tailed. Tulisan ini menunjukkan bahwa uji normalitas dengan menggunakan metode Bayesian lebih powerful dibandingkan dengan metode klasik walaupun dalam sampel berukuran kecil.

This thesis study about goodness-of-fit testing approach for normality based on Bayesian method and its comparisons with classical method. In this context, we mainly focus on the normality test because it is an important assumption in many statistical methods. Classical method is normality test which can be regarded as commonly method, such as Shapiro-Wilk test, Anderson-Darling test, and Cramer-von Mises test. Bayesian method is used for determining posterior predictive distribution to obtain the predictive sample. Monte Carlo simulation is carried out to evaluate the comparison between classical method and Bayesian method. Alternatives distributions that is considered in the simulation are symmetric long-tailed distribution, asymmetric long-tailed distribution, mixednormal distribution, and short-tailed distribution. This paper shows that Bayesian method is more powerful than classical method against a variety of alternative.

Kata Kunci : uji normalitas, metode klasik, metode Bayesian, distribusi posterior prediktif


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.