Pendugaan Parameter Model Regresi Logistik dengan MLE dan Stochastic Restricted Maximum Likelihood Estimator.

Abstract

Analisis regresi logistik merupakan metode analisis data yang dapat digunakan jika variabel respons berbentuk dikotomi dan variabel prediktor berupa data berskala interval atau kategori. Metode yang dapat digunakan untuk menduga parameter dalam analisis regresi logistik antara lain Maximum Likelihood Estimator (MLE) dan Stochastic Restricted Maximum Likelihood Estimator (SRMLE). Pada karya ilmiah ini, model yang diduga parameternya menggunakan data hipotetik berupa simulasi Monte Carlo. Keakuratan pendugaan parameter pada karya ilmiah ini diukur dengan Scalar Mean Square Error (SMSE). Stochastic Restricted Maximum Likelihood Estimator (SRMLE) lebih baik dalam pendugaan parameter dibanding dengan Maximum Likelihood Estimator (MLE).