Estimasi Maksimum Likelihood Melalui Algoritma Ekspektasi Maksimasi Untuk Model Regresi Linear dengan Data Hilang

  • Hariza hayu S Politeknik Negeri Medan

Abstract

Data merupakan salah satu poin penting dalam setiap analisis data, karena tidak akan mungkin analisis dapat dilakukan jika datanya tidak lengkap. Data yang digunakan diharapkan merupakan data yang baik. Namun pada kenyataannya, seringkali data tidak sesuai dengan yang kita harapkan. Data yang tidak lengkap menyebabkan proses mengambil kesimpulan mejadi lebih sulit. Jika data yang hilang diabaikan, maka akan menyebabkan kesimpulan bias atau tidak valid. Dalam penelitian ini akan digunakan model regresi linear. Analisis regresi adalah analisis statistik yang dilakukan untuk memodelkan hubungan antara  (variabel dependen) dan  variabel random kategorik (variabel independen). Untuk  variabel kontinu dan  variabel diskrit, dengan mengasumsikan  variabel yang seluruhnya teramati dan terdapat beberapa variabel yang hilang. Adapun klasifikasi data hilang yang akan dibandingkan terdiri dari tiga klasifikasi yaitu: MCAR, MAR, dan MNAR. Pembahasan ini diakhiri dengan studi kasus mengenai estimasi nilai data hilang pada variabel presentasi data xerostomia dengan menggunakan algoritma EM untuk menghitung maksimum likelihood estimasi (MLE) pada model regresi linear dengan tiga klasifikasi data hilang.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2020-12-31
How to Cite
S, Hariza hayu. Estimasi Maksimum Likelihood Melalui Algoritma Ekspektasi Maksimasi Untuk Model Regresi Linear dengan Data Hilang. Jurnal Matematika, [S.l.], v. 10, n. 2, p. 105-115, dec. 2020. ISSN 2655-0016. Available at: <https://ojs.unud.ac.id/index.php/jmat/article/view/64800>. Date accessed: 02 mar. 2021. doi: https://doi.org/10.24843/JMAT.2020.v10.i02.p127.
Section
Articles