Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Bayesian Nonparametrics via Neural Networks is the first book to focus on neural networks in the context of nonparametric regression and classification, working within the Bayesian paradigm. Its goal is to demystify neural networks, putting them firmly in a statistical context rather than treating them as a black box. This approach is in contrast to existing books, which tend to treat neural networks as a machine learning algorithm instead of a statistical model. Once this underlying statistical model is recognized, other standard statistical techniques can be applied to improve the model.The Bayesian approach allows better accounting for uncertainty. This book covers uncertainty in model choice and methods to deal with this issue, exploring a number of ideas from statistics and machine learning. A detailed discussion on the choice of prior and new noninformative priors is included, along with a substantial literature review. Written for statisticians using statistical terminology, Bayesian Nonparametrics via Neural Networks will lead statisticians to an increased understanding of the neural network model and its applicability to real-world problems.To illustrate the major mathematical concepts, the author uses two examples throughout the book: one on ozone pollution and the other on credit applications. The methodology demonstrated is relevant for regression and classification-type problems and is of interest because of the widespread potential applications of the methodologies described in the book."

"A study of those statistical ideas that use a probability distribution over parameter space. The first part describes the axiomatic basis in the concept of coherence and the implications of this for sampling theory statistics. The second part discusses the use of Bayesian ideas in many branches of statistics."

"Scan statistic merupakan suatu analisis untuk mendeteksi daerah yang merupakan kejadian luar biasa atau KLB (outbreak). Salah satu metode yang mendasari analisis scan statistic adalah metode Bayesian Scan Statistic. Metode ini menerapkan prinsip teorema bayesian, yaitu memanfaatkan informasi prior untuk menghasilkan informasi posterior yang dapat memperbaiki informasi prior. Metode Bayesian Scan Statistic memilih keadaan atau kondisi yang memiliki posterior probability yang terbesar sebagai daerah KLB-nya. Fungsi marginal likelihood dan prior probability merupakan dua komponen penting yang digunakan dalam metode ini untuk menghitung posterior probability untuk tiap-tiap daerah. Fungsi marginal likelihood didapat dari data historis dan modelnya merupakan gabungan antara distribusi poisson dan distribusi gamma. Sedangan untuk prior probability juga didapat dari data historis atau berdasarkan pada pengalaman seseorang. Metode bayesian scan statistic ini dapat digunakan jika terdapat data masa lalu. Kata kunci : bayesian scan statistic, bayesian cluster detection, prior probability, posterior probability. x + 54 hlm. ; gamb. ; lamp. ; tab. Bibliografi : 9 (1986-2006)"

"Indonesia merupakan negara di dunia yang memiliki aktivitas seisimik yang tinggi. Jawa barat merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang rawan terjadi gempa, karena di daerah Jawa Barat terdapat zona subduksi dan sesar geser. Kemunculan gempa berkekuatan besar dapat menyebabkan kerusakan dan menelan banyak korban jiwa. Oleh karena itu, ingin diketahui berapa probabilitas terjadinya gempa bumi berkekuatan besar di daerah Jawa Barat. Hal ini bertujuan untuk memprediksi kapan dan dimana gempa yang berkekuatan besar itu akan berpotensi besar terjadi. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah ini adalah pemodelan Bayesian. Penelitian ini menggunakan data gempa bumi di Jawa Barat pada tahun 1960-2009. Data tersebut berupa variabel lintang, bujur, kedalaman pusat gempa, dan kekuatan gempa. Variabel lintang, bujur, dan kedalaman pusat gempa digunakan untuk mengelompokkan titik-titik gempa menjadi wilayah-wilayah rawan gempa dengan menggunakan metode two step cluster. Selanjutnya, pemodelan bayesian dilakukan di setiap wilayah rawan gempa tersebut untuk memprediksi probabilitas kemunculan gempa berkekuatan besar di daerah ini. Ternyata wilayah yang memiliki potensi kemunculan gempa berkekuatan besar yang cukup tinggi adalah kabupaten Garut, Bandung, dan laut Indonesia."

"Efektivitas Wayfinding adalah kesuksesan interaksi antara faktor manusia dan faktor lingkungan yang mampu membuat seseorang berhasil berpindah dari posisi sekarang ke posisi yang ingin dituju dengan waktu yang sesuai dengan kebutuhan. Saat ini proses tersebut belum dimodelkan untuk menggambarkan hubungan dari kesuksesan efektivitas wayfinding tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan komplek sistem dari aktivita wayfinding dengan menggunakan Bayesian Network, dan model tersebut menyesuaikan dengan faktor-faktor yang di aplikasikan di Terminal 2 Bandara Soekarno Hatta. Model menjelaskan bahwa faktor manusia memiliki dampak yang lebih besar dari faktor lingkungan dalam mempengaruhi efektivitas wayfinding. Untuk Faktor manusia sendiri faktor yang paling berpengaruh adalah previous familiarity diikuti dengan cognitive spatial skill. Model ini juga memprediksi bahwa navigation pathway memiliki pengaruh lebih besar dari terminal design dalam memberikan dampak pada faktor lingkungan.

---

Effective Wayfinding is the successful interplay of human and environmental factors resulting in a person successfully moving from their current position to a desired location in a timely manner. To date this process has not been modelled to reflect this interplay. This paper proposes a complex modelling system approach of wayfinding by using Bayesian Networks to model this process, and applies the model to airports. The model suggests that human factors have a greater impact on effective wayfinding in airports than environmental factors. The greatest influences on human factors are found to be the level of previous experienced by travellers and their cognitive and spatial skills. The model also predicted that the navigation pathway that a traveller must traverse has a larger impact on the effectiveness of an airport rsquo s environment in promoting effective wayfinding than the terminal design."

"Tugas akhir ini membahas penaksiran parameter 0 (probabilitas sukses) pada m distribusi binmial, dimana ada keterkaitan antar parameter 0 pada masing-masing populasi. metode penaksiran yang digunakan adalah metode Bayes. pada metode ini, prosedur yang dilakukan meliputi transformasi parameter 0 ke bentuk logit yaitu a, penentuan prior dan likelihood, pembentukan posterior, modifikasi likelihood, hingga akhirnya diperoleh m taksiran dari a yang akan digunakan untuk menaksir 0 pada tiap populasi. hasil yang diperoleh diaplikasikan pada penaksiran proporsi jumlah perempuan di 10 kursus pada suatu lembaga"

"Seringkali analisis statistik beranggapan suatu data hanya berasal dari satu populasi saja. Padahal pada kenyataannya terdapat kondisi dimana suatu data bisa dibagi menjadi beberapa sub-populasi. Gaussian Finite Mixture Model adalah salah satu metode untuk memodelkan data heterogen yang memungkinkan berasal dari sub-populasi yang berbeda. Model ini berbentuk superposisi dari beberapa distribusi Gaussian. Jumlah distribusi akan ditentukan dengan menggunakan Akaikes Information Criterion dan model diagnostik. Estimasi parameter pada model ini menggunakan metode Bayesian, yaitu dengan menentukan distribusi prior untuk parameter model, digabungkan dengan likelihood yang akan menghasilkan distribusi posterior. Kemudian, Markov chain Monte Carlo-Gibbs Sampler digunakan untuk menarik sampel pada parameter dari distribusi poteriornya masing-masing.

---

Commonly statistical analysis assume data comes from one population. But there are conditions where data might be generated from several sub-populations. Gaussian Finite Mixture Model (GFMM) is one of the methods to model heterogeneous data that might come from different sub-populations. This model was formed as a superposition of several Gaussian distribution, with different location parameter. Number of distributions will be determined using Akaike`s Information Criterion and model diagnostic. Parameter estimation is conducted using Bayesian method, that is by specifying the prior distribution for the models parameters, combined with the likelihood to produce the posterior distribution. Finnally, Markov chain Monte Carlo-Gibbs Sampler is implemented to withdraw sampel of parameters from the corresponding posterior distributions."