Interval konfidensi Bootstrap untuk Mean Winsor

SA'ADAH, Umu, Prof.Drs. Subanar, PhD

2001 | Tesis | S2 Matematika

Estimasi parameter dengan mengpakan metode maksimum likelihood tidak selalu memberkin suatu estimator yang baik. Jika kasus ini terjadi maka digunakan estimasi-M. Suatu contoh estimasi-M untuk smtu parameter lokasi adalah mean Winsor. Ddam tesis ini dibuktbn bahwa bootstrap dapat bekerja untuk kasus mean sampel Winsor. Juga dibenkan beberapa metode dalam membenfuk interval koniidensi unt& mean Winsor. Metode-metode tersebut adalah metode standard, bootstrapt, bootstrap percentile, metode BCa dan metode ABC

Parameter estimation using maximum likelihood method does not always give us a best estimator. If tlzls case happen then we use the M-estimation. An example of Mestirnation for a location parameter is Winsonzed mean. In the thesis we proved that the bootstrap "works" for the case of the mean of Wiusorized sample. We also provide some methods in producing confidence intervals for Winsorked mean. The methods are standard method, bootstrap-t, bootstrap percentile, BCa and ABC methods.

Kata Kunci : Estimasi M,Mean Winsor, M-Estimator, Winsorized mean, bootstrap-t, bootstrap percentile, BCa and ABCmethodx