Distribusi Power Gompertz-Makeham: Sifat-Sifat Statistika dan Aplikasinya - Moch. Taufik Hakiki; Hairul Umam (Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri Bojonegoro, 2023)
Pada artikel ini, kami memperkenalkan distribusi power Gompertz-Makeham (PGM) dengan empat parameter. Distribusi ini didapat melalui transformasi power pada distribusi Gompertz-Makeham. Pada distribusi baru ini, pertama kami turunkan beberapa sifat statisitika dari distribusi PGM, seperti fungsi kuantil, momen, dan momen tak lengkap, serta beberapa akibat dari sifat tersebut. Semua sifat tersebut disajikan dalam bentuk tertutup yang dapat mempermudah proses komputasi pada sifat tersebut. Pada distribusi baru ini, kemudian kami lakukan estimasi parameter menggunakan maximum likelihood estimation (MLE), pertama pada data simulasi untuk mengukur performa MLE pada distribusi PGM, dan selanjutnya pada data kekuatan fiber karbon untuk mendemonstrasikan fleksibilitas distribusi power Gompertz-Makeham.