Estimasi Maksimum Likelihood Melalui Algoritma Ekspektasi Maksimasi Untuk Model Regresi Linear dengan Data Hilang - Hariza hayu S (Jurnal Matematika, 2020)
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.