Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Statistika
Mohd. Rizam Abu Bakar
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : statistika

 1 
PEMODELAN COMPETETING RISK DENGAN DISTRIBUSI EKSPONENSIAL YANG SALING BEBAS Abdul Kudus; Noor Akma Ibrahim; Isa Daud; Mohd. Rizam Abu Bakar
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.512

Abstract

Dalam makalah ini dibahas pemodelan competing risk untuk dua penyebab kegagalan. Dua variabel competing risktersebut diasumsiskan berdistribusi Eksponensial saling bebas satu sama lain. Selain pemodelan dengan distribusi eksponensialdisini juga dilakukan pemodelan dengan distribusi eksponensial campuran. Pada bagian akhir ditunjukan metode penaksirkemungkinan maksimum untuk mendapatkan taksiran parameternya.
Interval Konfidensi Serempak Bagi Rataan Respons dengan Metode Bootstrap Persentil pada Regresi Linier Sederhana Akhmad Fauzy; Noor Akma Ibrahim; Isa Daud; Mohd. Rizam Abu Bakar
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 2, No 2 (2002)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v2i2.497

Abstract

Seringkali kita ingin membuat interval konfidensi bagi rataan respons pada beberapa nilai X daridata sampel yang sama. Cara yang sering digunakan dalam mengestimasi E{Yh} pada berbagai nilaiXh adalah menghitung nilai tersebut sendiri-sendiri dan ternyata mempunyai kelemahan. Hal inidisebabkan keduanya berasal dari data sampel yang sama. Bonferroni telah mencoba membuatinterval konfidensi serempak bagi nilai tersebut. Metode ini ternyata juga mempunyai kelemahan,karena data yang diperoleh membutuhkan asumsi kenormalan. Tulisan ini akan menggunakanmetode lain, yaitu metode Bootstrap persentil. Akan ditunjukkan bahwa metode bootstrap persentilmenghasilkan interval konfidensi serempak yang lebih baik apabila dibandingkan dengan metodeBonferroni.
PENDUGAAN SELANG TAHAN HIDUP DARI DATA UJI HIDUP BERDISTRIBUSI PARETO DI BAWAH SENSOR TIPE II DENGAN METODE BAYESIAN (STUDI KASUS PARAMETER SKALA DIKETAHUI) Mohd. Rizam Abu Bakar; Epha Diana Supandi
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.550

Abstract

Bayesian adalah suatu metode untuk menduga parameter. Metode ini dapat diterapkan pada analisis uji hidup. Dalamtulisan ini diuraikan tentang pendugaan selang tahan hidup dari data uji hidup berdistribusi Pareto dibawah sensor tipe II denganmetode Bayesian, khususnya pada kasus parameter skala diketahui. Arnold dan Press (1989) telah melakukan pendugaan danperkiraan dengan metode bayesian pada data Pareto. Geisser (1985) telah menduga selang pada observasi eksponensial danPareto. Sementara Arnold dan Press (1983) telah membuat inferensi Bayesian pada populasi pareto
INTERVAL ESTIMATION FOR TWO PARAMETERS EXPONENTIAL DISTRIBUTION UNDER MULTIPLE TYPE-II CENCORING ON SIMPLE CASE WITH BOOTSTRAP PERCENTILE Akhmad Fauzy; Noor Akma Ibrahim; Isa Daud; Mohd. Rizam Abu Bakar
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.515

Abstract

In the article, two methods are proposed to give the interval estimation for twoparameters exponential distribution under multiple type-II cencoring on simple case. Balakrishnan(1990) use approximate maximum likehood estimator to construct interval estimation. All of thesemethod need an assumtion that sample is exounentially distributed. Method give shorter intervalthan the traditional method and this method does not need an assumtion that the sample isdistributed exponentially
Co-Authors Abdul Kudus Epha Diana Supandi Isa Daud Luh Putu Ratna Sundari Noor Akma Ibrahim