Pembahasan-Soal-Ujian-Profesi-Aktuaris-1024x481 (3)

Pembahasan Ujian PAI: A70 – No. 6 – November 2014

Pembahasan Soal Ujian Profesi Aktuaris

Institusi : Persatuan Aktuaris Indonesia (PAI)
Mata Ujian : Permodelan dan Teori Risiko
Periode Ujian : November 2014
Nomor Soal : 6

SOAL

Untuk soal no 3 – 6. Data berikut mendaftar waktu meninggal dan sensor kanan / right censoring (+) untuk 25 orang
2,3,3,3+,4,4,4,4,4+,5+,6,6,7,7,7,7+,7+,8,9,10,12+,13,13,14,16
random variable untuk waktu sampai meninggal adalah T
Anggap bahwa data terakhir di waktu ke-16 adalah sensor bukan meninggal. Hitung \({S_{25}}(20)\) dengan geometric extension approximation

  1. 0,039
  2. 0,044
  3. 0,049
  4. 0,054
[showhide type more_text=”Kunci Jawaban & Pembahasan” less_text=”Sembunyikan Kunci Jawaban & Pembahasan”]
Diketahui Data berikut mendaftar waktu meninggal dan sensor kanan / right censoring (+) untuk 25 orang
2,3,3,3+,4,4,4,4,4+,5+,6,6,7,7,7,7+,7+,8,9,10,12+,13,13,14,16
random variable untuk waktu sampai meninggal adalah T
Rumus yang digunakan
  • \({H_{NA}} = \frac{{{s_i}}}{{{r_i}}}\)
  • \({\lambda _{KM}} = 1 – {H_{NA}}\)
Proses pengerjaan Diasumsikan bahwa data terakhir di waktu ke-16 adalah sensor bukan meninggal, maka dapat dibuatkan tabel:

j T \({s_i}\) \({u_i}\) \({r_i}\) \({H_{NA}}\) \({\lambda _{KM}}\)
1 2 1   25 \(\frac{1}{{25}}\)   \(\frac{{24}}{{25}}\)
2 3 2   24 \(\frac{2}{{24}}\) \(\frac{{22}}{{24}}\)
3 4 4 1 21 \(\frac{4}{{21}}\) \(\frac{{17}}{{21}}\)
4 5   1 16    
5 6 2 1 15 \(\frac{2}{{15}}\) \(\frac{{13}}{{15}}\)
6 7 3   13 \(\frac{3}{{13}}\)   \(\frac{{10}}{{13}}\)
7 8 1 2 8 \(\frac{1}{8}\) \(\frac{7}{8}\)
8 9 1   7 \(\frac{1}{7}\) \(\frac{6}{7}\)
9 10 1   6 \(\frac{1}{6}\) \(\frac{5}{6}\)
10 12   1 5    
11 13 2   4 \(\frac{2}{4}\) \(\frac{2}{4}\)
12 14 1   2 \(\frac{1}{2}\) \(\frac{1}{2}\)
13 16 1   1 1 0
\({S_{25}}(14) = \prod\limits_{j = 1}^{12} {{\lambda _{KM}}} = \left( {\frac{{24}}{{25}}} \right)\left( {\frac{{22}}{{25}}} \right)…\left( {\frac{2}{4}} \right)\left( {\frac{1}{2}} \right) = \frac{{187}}{{2520}}\) \({S_{25}}(20) = {e^{\frac{{20}}{{16}}\ln \left( {{S_{25}}(14)} \right)}} = {e^{\frac{{20}}{{16}}\ln \left( {\frac{{187}}{{2520}}} \right)}} = 0,03873\)
Jawaban a. 0,039
[/showhide]

Leave A Comment

You must be logged in to post a comment