12
tidak
sederhana,
salah
satu
cara
mengatasi
kesulitan
ini
adalah
dengan
menggunakan
distribusi prior sekawan.
Definisi 14
Misalkan
F
adalah
klas
dari
distribusi
peluang
dengan
fkp
f(x;
q).
Klas
P
dari
distribusi prior
disebut
distribusi keluarga
sekawan
untuk
F
jika
distribusi posterior
berada dalam P
untuk
semua
?
?,
semua prior dalam P
dan semua ?
?
.
Tiga sifat
yang merupakan sifat yang disenangi bagi keluarga prior sekawan adalah :
“Secara
matematik dapat
ditelusuri,
yaitu
cukup
mudah
untuk
menentukan
distribusi
posterior
dari
distribusi prior
dan
fungsi
likelihood
yang
dipunyai,
menghasilkan distribusi
posterior
yang
juga
anggota
sekawan
yang
sama,
sehingga
tidak
sulit
menggunakan teorema
Bayes
berturut-turut,
serta
mudah
dihitung
nilai
harapannya.
Keluasannya, yaitu
keluarga
distribusi
sekawan
meliputi
distribusi
dengan
parameter-parameter
yang
berbeda,
sehingga
mewakili
berbagai
macam
informasi
prior
yang
berbeda. Mudah
diinterpretasikan, yaitu
keluarga
distribusi
sekawan
dapat
dengan
mudah
diinterpretasikan oleh orang yang mempunyai informasi prior tersebut.”
(Soejoeti, 1988: 4.7)
Definisi 15
Misalkan
X1,
X2,
X3,…,Xn
sampel
random
dari
fungsi
probabilitas f(x;q).
Statistik W=h(X1,X2,X3,…,Xn) dikatakan cukup (sufien) untuk ? apabila
untuk
semua
?
dan semua hasil yang mungkin, fungsi probabilitas X1, X2, X3,…,Xn jika diketahui w
tidak tergantung pada ? , baik dalam fungsi itu sendiri atau dalam wilayah fungsi itu.
 |