Let fXng be a sequence of random variable dened on a probability space ( ; F; P). In this paper, we studied about the relationship between the convergence almost surely, convergence in probability, and convergence in distribution. If the sequenceof random variable convergence almost surely to a random variable X then fXng convergence in probability to X. If the sequence of random variable fXng convergence in probability to a random variable X then fXng convergence in distribution to X.
Di dalam artikel ini, dibahas tentang estimasi parameter pada model epidemi. Model epidemi yang dibahas dalam penelitian ini memiliki 2 parameter yaitu laju penularan dan laju kesembuhan. Masing-masing parameter akan diestimasi dengan estimator martingale. Metode estimasi dengan estimator martingale muncul sebagai cara natural estimasi bila tidak ada asumsi distribusi dari model dan estimator maksimum likelihood tidak dapat diperoleh dalam bentuk tertutup (close form). Perilaku asimtotis dari estimator martingale diamati yaitu konsistensi dan normalitas asimtotisnya. Dari teorema dan proposisi dapat dibuktikan bahwa estimator martingale dari laju penularan dan laju kesembuhan konvergen dalam probabilitas ke parameter awalnya. Hal ini menunjukkan estimator martingale laju penularan dan laju kesembuhan bersifat konsistensi. Sifat konsistensi dari kedua estimator ini juga ditunjukkan dengan simulasi menggunakan software R.Kata Kunci: Estimator Martingale, laju penularan, laju kesembuhan, konsistensi
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.