Estimasi Parameter Model Survival Distribusi Mixture Weibull

Authors

  • Reskika Hasmayuni Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi Terapan, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
  • Joko Purwadi Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi Terapan, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.26555/konvergensi.v6i2.19590

Keywords:

Survival, Distribusi Weibull, Distribusi Mixture Weibull, MCMC, Gibbs Sampling, Bayesian

Abstract

Penelitian ini membahas tentang estimasi model survival distribusi Mixture Weibull menggunakan inferensi Bayes dengan memperhatikan distribusi prior. Bertujuan untuk mengetahui model dari distribusi Mixture Weibull serta hasil estimasi dari model survival distribusi Mixture Weibull yang terdiri dari dimana masing-masing parameter memiliki distribusi prior menggunakan metode Bayes. Model untuk analisis disribusi Mixture Weibull menggunakan metode Bayesian. Dengan parameter Weibull dari tiap elemen distribusi serta  adalah bobot dari tiap elemen. Hasil estimasi parameter model survival distribus Mixture Weibull dengan metode Bayes yang diterapkan pada studi kasus pasien penderita Tuberkulosis dengan  dan  maka diperoleh w1 sama dengan 0.333333, dan w2 sama dengan 0.333333 serta hasil nilai estimasi untuk komponen Weibull tunggal dengan lamda 1.232808 dan beta 1.751471

References

B. Murti, “Prinsip dan metode riset epidemiologi,†Yogyakarta UGM, 1997.

Y. Miyata, “Maximum likelihood estimators in finite mixture models with censored data,†J. Stat. Plan. Inference, vol. 141, no. 1, pp. 56–64, 2011.

W. R. Gilks and P. Wild, “Adaptive rejection sampling for Gibbs sampling,†J. R. Stat. Soc. Ser. C (Applied Stat., vol. 41, no. 2, pp. 337–348, 1992.

C. M. Carlo, “Markov chain monte carlo and gibbs sampling,†Lect. notes EEB, vol. 581, 2004.

D. G. Kleinbaum and M. Klein, “Survival Analysis: A Self-Learning Text (Statistics for Biology and Health). 2005.†New York: Springer Science+ Business Media.

J. P. Klein and M. L. Moeschberger, Survival analysis: techniques for censored and truncated data. Springer Science & Business Media, 2006.

J. O. Berger, Statistical decision theory and Bayesian analysis. Springer Science & Business Media, 2013.

E. G. Tsionas, “Bayesian analysis of finite mixtures of Weibull distributions,†Commun. Stat. Methods, vol. 31, no. 1, pp. 37–48, 2002.

J. M. Marín, M. T. Rodriguez-Bernal, and M. P. Wiper, “Using weibull mixture distributions to model heterogeneous survival data,†Commun. Stat. Comput., vol. 34, no. 3, pp. 673–684, 2005.

J. M. Marín, M. R. Rodríguez Bernal, and M. P. Wiper, “Using Weibull mixture distributions to model heterogeneous survival data. Universidad Carlos III de Madrid,†Working Paper 03-32, Statistics and econometrics series 08, 2003.

Downloads

Published

2019-10-06

Issue

Section

Articles