materi pokok 24 limit sebaran (limiting distributions) - 1 konvergen dalam fungsi sebaran
DESCRIPTION
Materi Pokok 24 LIMIT SEBARAN (LIMITING DISTRIBUTIONS) - 1 Konvergen Dalam Fungsi Sebaran Definisi : - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Materi Pokok 24LIMIT SEBARAN (LIMITING DISTRIBUTIONS) - 1
Konvergen Dalam Fungsi Sebaran
Definisi :Misalkan Fn(y) merupakan fungsi sebaran dari peubah acak Yn yang tergantung pada ukuran contoh = n. Jika F(y) adalah fungsi sebaran bagi Y dan jika untuk setiap y dan F(y) kontinu maka peubah acak Yn disebut mempunyai sebaran limit terhadap fungsi sebaran F(y); sekuens Y1, Y2,..., Yn adalah konvergen dalam fungsi sebaran F(y).
y Fy Flim n n
Aplikasi Limit Sebaran Contoh 1.Misalkan X1, X2,..., Xn merupakan contoh acak berukuran n dan Yn merupakan urutan ke n dalam contoh, fungsi kepekatan peluang dari X1, X2,..., Xn adalah
Fungsi kepekatan peluang dari Yn adalah
selainnyauntuk 0,
θ x 0 ; θ 0 ; θ1 x f
lainnya nilaiuntuk o,
θy0 ,θ
nyy g
n
1n
n
Fungsi sebaran dari Yn adalah
Suatu sebaran diskrit yang peluangnya sama dengan satu pada satu titik disebut degenerate distribution dan Yn konvergen dalam f. Sebaran pada titik y =
y Fy FlimJadi
y θ 1,
θy 0,y F
y θ 1,
θy 0,y Flim
maka
yθ , 1
θy0 , θy
dz θ
n Z
0y, 0
y F
n n
n n
y
0n
1n
n
Contoh 2 : Misalkan mempunyai fungsi sebaran
nX
kontinu yang x F titik setiap x F x F Lim sehingga
0 x1,
0 x0, xF
dan
0 x1,
0 x,21
0 x0,
xFn Lim
dan dν e 2π1
xFn maka
nω νacak peubah kan Substitusi
dω e 2π
n1
1 xFn
n n
n
22ν-xn
-
22nω-x
-
Contoh 3Jika sekuens konvergen dalam sebaran untuk peubah acak X umumnya tidak dapat menentukan sebaran X dengan menentukan limit fungsi kepekatan peluang dari Xn.Bila fungsi kepekatan peluang
maka untuk semua nilai x sehingga Xn, n = 1, 2, 3,.... tidak konvergen dalam fungsi sebaran.Fungsi sebaran dari Xn adalah
... X ,X ,X 3,21
lainnyauntuk x 0,n1
2 x1, x fn
0x flim n n
n1
2 x1,
n1
2 x0,x Fn
untuk semua titik kontinu dari F(x),
sekuens X1, X2, X3,… konvergen dalam sebaran untuk contoh acak dalam fungsi sebaran F(x)
Contoh 4 :Misalkan Yn melambangkan statistik urutan ke n contoh acak dari sebaran seragam (uniform)dengan fungsi kepekatan
x F x F Lim karena
2 x1,
2 x0,x F
2 x1,
2 x0,x FLimit
n n
n n
θ o θ, x 0 , θ1
x f
Ambil Zn = n (-Yn) maka fungsi kepekatan peluang dari Zn adalah
zθn , 1
nθz0 , nθz
1 1
0z , 0
z G
zθn , 1
θn z0 ,dθ
ω/nθ
0z , 0
z G
z G Zdarisebaran fungsidan lainnya z 0,
θn x0 ,θ
z/nθz h
n
n
z
0n
1n
n
nn
n
1n
n
z0 ,e1
0z , 0zG
z0 ,e1
0z , 0z GLim
z/θ
z/θn n
Contoh 5 :Peubah acak Tn mempunyai sebaran t dengan nderajat bebas, n =1, 2, 3,… Fungsi sebarannya:
t
21nn dy 2/ny 1
1
n/2 Γ πn21n τ
(t)F
2n2
n 21
2 n
n n
n
t
- n n
t
- n n
n n
nn
ny
1 2n
1 lim
ny 1
1 lim x
2n τ2n21 n τ
lim y F lim
dy y f lim
dy y f lim t Flim
T dari peluangkepekatan fungsi y f
dimana
baku. normalsebaran limit mempunyaiTn Jadi
dy e 2π1
t Flim
sehingga eny
1 limingat
t
-22y
nn
2yn2
n
Materi pokok 25LIMIT SEBARAN (LIMIT DISTRIBUTION) - 2
Konvergensi dalam Peluang
Definisi: Suatu sekuens peubah acak X1, X2, X3, ….. Konvergen dalam
peluang terhadap peubah acah X, jika untuk setiap > 0,
0 XnX P
n Lim
atau 1 XnX P n
Lim
Contoh 1Misalkan melambangkan nilai tengah contoh acak berukuran n dari sebaran yang mempunyai nilai tengah dan ragam 2 maka nilai tengah dan ragam dari adalah berturut-turut dan 2/n.
Perhatikan untuk > 0:
Berdasarkan ketaksamaan chebyshev peluang tersebut kurang atau sama dengan 1/k2 = 2/ne2 sehingga
n
_X
n
_X
σn k dengan n
kσ μ n
__X P μ n
__X P
0 2n
2σ
n Lim μn
_X P
n Lim
Akibatnya konvergen dalam peluang terhadap jika 2 tertentu (finite). Jika finite maka konvergen dalam peluang dan hasil ini disebut WLLN (The Weak Law of Large Numbers).
Suatu sifat konvergensi yang lebih kuat diberikan oleh
dan dalam hal ini disebut Yn , n = 1, 2, 3, …. konvergen ke c dengan peluang 1. Jadi bila sebagai nilai tengah contoh acak yang konvergen dengan peluang 1 terhadap nilai tengah sebaran = maka bentuk ini merupakan bentuk SLLN (The Strong Law of Large Numbers).
..... 3, 2, 1, n , _X n
n
_X
1 c nY n
Lim P
..... 3, 2, 1, n , _X n
Teorema IBila Fn (y) melambangkan fungsi sebaran peubah acak Yn yang sebarannya tergantung pada bilangan bulat positif n dan c merupakan konstanta yang tidak tergantung pada n.Sekuens Yn , n = 1, 2, 3,…. konvergen dalam peluang terhadap c jika dan hanya jika limit sebaran degenerate pada y = c.
Limit Fungsi pembangkit MomenUntuk menentukan Limit fungsi sebaran suatu peubah acak Yn perlu mengetahui fungsi kepekatan peluang f(y) atau fungsi sebaran Fn(y) untuk setiap n bulat positif, tetapi jika ada fungsi pembangkit momen Yn = M (t; n) dapat digunakan untuk menentukan limit fungsi sebaran.
Teorema 2Misalkan peubah acak Yn mempunyai fungsi sebaran Fn(y) dan fungsi pembangkit momen M(t; n) ada pada selang –h < t < h untuk semua n. Jika ada fungsi sebaran F(y), dengan fungsi pembangkit momen M(t) yang ada pada |t| h1 < h sedemikian sehingga maka Yn mempunyai limit fungsi
sebaran dengan fungsi sebaran F(y).
tM n t;Mn
Lim
0 n ψ n
Lim Bila
bce cn
nb
1 n
Lim
cn
nψ(n)
nb
1 n
Lim
Ingat,
22te
n/2
nn
3t
n
2t 1
nLim
rtentuuntuk t te
n3t n ψdan
21
c ,2t buntuk
n/2
nn3t
n
2t 1
nLim
n/2
3/2n
3t
n
2t 1
nLim
Contoh 2Misalkan Yn mempunyai sebaran binomial b(n,p), = np adalah sama untuk setiap n sehingga dimana adalah konstanta. Tentukan
Untuk semua nilai t yang nyata akibatnya:
nμ p
nt; M n
Lim
n
n
1teu 1
n tpe p1 nty
e E nt; M
1teμ e nt; M
nLim
Karena ada sebaran yang mempunyai fungsi pembangkit momen seperti itu yakni sebaran Poisson maka limit dari Yn adalah sebaran Poisson.Hasil dari contoh di atas menunjukkan bahwa dapat digunakan sebaran Poisson untuk memperkirakan sebaran binomial bila n besar dan p kecil misalnya untuk n = 50, dan p = maka
dan dengan pendekatan Poisson = np = 2 maka P (Y 1) = e-2 + 2e-2 = 0, 406
251
400 0, 49
2524
251
50 50
2524
1Y P
Contoh 3Misalkan Zn ~ X12 maka fungsi pembangkit momen Zn = M (t; n) = (1 – 2t) –n/2, untuk ½. Nilai tengah dan ragam Zn berturut-turut n dan 2n.Cari limit sebaran .
Fungsi pembangkit momen Yn adalah
2nnnZ nY
2n
nnZ t exp E nt; M
2n
t, n/2
2/nte n2
t 2/nte
22n
t, n/2
2n1
2-1
ee nt; M
2
n
n
2t- exp
)2nntZ
( E 2ntn/
Menurut Taylor ada bilangan (n) antara 0 dan sehingga
Maka
n2t
3n Σ22/nt
n2
t 6
e
n2
t 21
2/n t 1 e
baku. normalsebaran limit mempunyai 2nnZ Y
sehingga te nt; M Lim
3ne t2
- n t2
- n
n Σe t2 n ψ
dengan nn ψ
nt
1 nt; M
nn
22
n
n Σ43
3
3
n/22