Eka Rizki Wahyuni, Setyo Wira Rizki, Hendra Perdana
{"title":"估计参数模型生存分布瑞利先验一致登根方法贝叶斯自","authors":"Eka Rizki Wahyuni, Setyo Wira Rizki, Hendra Perdana","doi":"10.26418/bbimst.v8i2.32789","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Data survival adalah data yang menjelaskan tentang waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hingga terjadinya suatu kejadian. Penelitian ini menggunakan metode Bayesian dengan pendekatan Squared Error Loss Function (SELF) untuk melakukan estimasi parameter pada model survival. Proses estimasi parameter metode Bayesian SELF memerlukan informasi dari fungsi likelihood dan distribusi prior yang kemudian akan membentuk distribusi posterior. Hasil dari estimasi parameter metode Bayesian SELF diterapkan pada data kasus penderita kanker paru-paru untuk mengetahui peluang bertahan hidup pasien penderita kanker paru-paru. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hasil dari estimasi parameter distribusi Rayleigh prior Uniform dengan menggunakan metode Bayesian SELF menghasilkan nilai survival pada hari ke-95 sebesar 0,929056666 dan nilai hazard 1,549169 sedangkan hari ke-791 menghasilkan nilai survival sebesar 0,006087581 dan nilai hazard sebesar 1,289887 . Hal ini berarti, nilai fungsi survival bergerak mendekati nol sesuai dengan karakteristik fungsi survival dan fungsi hazard yang bergerak naik mendekati satu sesuai dengan karakteristik distribusi Rayleigh. Kata Kunci: Survival, Rayleigh, Bayesian, SELF.","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"122 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-04-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI RAYLEIGH PRIOR UNIFORM DENGAN METODE BAYESIAN SELF\",\"authors\":\"Eka Rizki Wahyuni, Setyo Wira Rizki, Hendra Perdana\",\"doi\":\"10.26418/bbimst.v8i2.32789\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Data survival adalah data yang menjelaskan tentang waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hingga terjadinya suatu kejadian. Penelitian ini menggunakan metode Bayesian dengan pendekatan Squared Error Loss Function (SELF) untuk melakukan estimasi parameter pada model survival. Proses estimasi parameter metode Bayesian SELF memerlukan informasi dari fungsi likelihood dan distribusi prior yang kemudian akan membentuk distribusi posterior. Hasil dari estimasi parameter metode Bayesian SELF diterapkan pada data kasus penderita kanker paru-paru untuk mengetahui peluang bertahan hidup pasien penderita kanker paru-paru. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hasil dari estimasi parameter distribusi Rayleigh prior Uniform dengan menggunakan metode Bayesian SELF menghasilkan nilai survival pada hari ke-95 sebesar 0,929056666 dan nilai hazard 1,549169 sedangkan hari ke-791 menghasilkan nilai survival sebesar 0,006087581 dan nilai hazard sebesar 1,289887 . Hal ini berarti, nilai fungsi survival bergerak mendekati nol sesuai dengan karakteristik fungsi survival dan fungsi hazard yang bergerak naik mendekati satu sesuai dengan karakteristik distribusi Rayleigh. Kata Kunci: Survival, Rayleigh, Bayesian, SELF.\",\"PeriodicalId\":265420,\"journal\":{\"name\":\"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya\",\"volume\":\"122 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-04-29\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"2\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i2.32789\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i2.32789","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI RAYLEIGH PRIOR UNIFORM DENGAN METODE BAYESIAN SELF
Data survival adalah data yang menjelaskan tentang waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hingga terjadinya suatu kejadian. Penelitian ini menggunakan metode Bayesian dengan pendekatan Squared Error Loss Function (SELF) untuk melakukan estimasi parameter pada model survival. Proses estimasi parameter metode Bayesian SELF memerlukan informasi dari fungsi likelihood dan distribusi prior yang kemudian akan membentuk distribusi posterior. Hasil dari estimasi parameter metode Bayesian SELF diterapkan pada data kasus penderita kanker paru-paru untuk mengetahui peluang bertahan hidup pasien penderita kanker paru-paru. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hasil dari estimasi parameter distribusi Rayleigh prior Uniform dengan menggunakan metode Bayesian SELF menghasilkan nilai survival pada hari ke-95 sebesar 0,929056666 dan nilai hazard 1,549169 sedangkan hari ke-791 menghasilkan nilai survival sebesar 0,006087581 dan nilai hazard sebesar 1,289887 . Hal ini berarti, nilai fungsi survival bergerak mendekati nol sesuai dengan karakteristik fungsi survival dan fungsi hazard yang bergerak naik mendekati satu sesuai dengan karakteristik distribusi Rayleigh. Kata Kunci: Survival, Rayleigh, Bayesian, SELF.