SIFAT-SIFAT GENERALISASI DISTRIBUSI BINOMIAL YANG BERTIPE COM-POISSON

Abstract

Distribusi Binomial dan Poisson digunakan untuk menganalisis data diskrit. Karena distribusi Poisson berlaku equidispersi, sehingga dilakukan generalisasi terhadap distribusi Poisson menjadi distribusi COM-Poisson untuk menganalisis data diskrit yang equidispersi, overdispersi dan underdispersi. Generalisasi dari distribusi Binomial yang dapat menganalisis data dengan kejadian overdispersi dan underdispersi adalah distribusi COM-Poisson-Binomial. Pdf nya diperoleh dari distribusi COM-Poisson bersyarat dari penjumlahan dua distribusi COM-Poisson. Selain itu, dalam kajian ini juga dilakukan estimasi terhadap parameter-parameter dari COM-Poisson-Binomial dengan menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE). Selanjutnya hasil estimasi ini dicoba pada data asosiasi sekunder dari kromosom di Brassika. M L E menghasilkan persamaan non-linier yang hasilnya digunakan untuk mencari nilai estimasi parameter θ dan parameter v, persamaan non-linier tersebut diselesaikan dengan menggunakan metode Newton-Raphson. Dari proses tersebut didapatkan nilai estimasi parameter 𝜃=1.7421 dan nilai estimasi parameter 𝑣=1.0328