STATISTIKA NONPARAMETRIK: PENGGABUNGAN DIAGRAM POHON POLYA YANG BERHINGGA (NONPARAMETRIC STATISTICS: A MIXTURES OF FINITE POLYA TREES )

Asri Ode Samura, Prof. Dr. Sri Haryatmi, M.Sc

2012 | Tesis | S2 Matematika

Tesis ini dijelaskan sebuah pendekatan tentang nonparametrik bayes, penggabungan diagram pohon polya (MPT). MPT menggunakan sebuah partisi dari dukungan kepadatan distribusi aslinya. Kepadatan umumnya mempertahankan bentuk distribusi asli pada tiap-tiap rangkaian partisi dan menambahkan parameter baru dari peluang-peluang bersyarat. Model diagram pohon polya dapat diaplikasikan secara luas dan mudah diprogramkan dengan diberikannya skema MCMC untuk penyesuaian model parametrik aslinya.

This thesis be explained an approach in nonparametric Bayesian, a mixture of Polya tree (MPT). MPT uses a partition of supports from a density of its original distribution. In general, the density keeps the original form of the distribution in every mixture of partition as well as adds a new parameter obtained from conditional probabilities. A model of Polya tree can be applied widely and also can be programmed easily by giving MCMC scheme to fit the original parametric model.

Kata Kunci : Bayes; Model gabungan liniear tergeneralisasi; MGLT