popularity veri seti ile yaptığım HLM uygulamasına dair günlüktür.

Dokumen ini menyajikan latihan praktis mengenai pemodelan data deret waktu dengan fokus pada skenario model ARIMA(1,1,1). Melalui simulasi data sebanyak 200 observasi, publikasi ini mendemonstrasikan siklus penuh analisis time series, mulai dari pemeriksaan visual dan uji stasioneritas menggunakan ADF Test, hingga teknik transformasi data melalui proses differencing. Keunggulan dari latihan ini adalah eksplorasi mendalam dalam menentukan kandidat model terbaik menggunakan kombinasi plot ACF/PACF, matriks EACF, dan fungsi auto.arima. Seluruh proses diakhiri dengan evaluasi model melalui perbandingan nilai AIC, memberikan gambaran nyata bagi praktisi data dalam memilih model yang paling efisien dan akurat untuk data yang bersifat stokastik.

El código presenta un flujo completo para aplicar la descomposición en valores singulares (SVD) a una matriz simulada. Primero genera datos aleatorios y construye la matriz (A). Luego calcula (A^TA), obtiene sus autovalores y autovectores, y a partir de ellos deriva los valores singulares y las matrices (U), (\Sigma) y (V). Posteriormente verifica la descomposición reconstruyendo (A) y midiendo el error. También utiliza la función `svd()` de R para comparar resultados. Finalmente, implementa aproximaciones de bajo rango (rango 1 y (k)), evalúa sus errores y calcula la varianza explicada por cada componente, mostrando cómo reducir dimensionalidad.

Publikasi ini membahas tantangan integritas data akibat nilai yang hilang (missing value) dan bagaimana teknik Bootstrap resampling serta Multiple Imputation memberikan solusi yang kokoh (robust). Materi ini membandingkan tiga pendekatan utama dalam analisis regresi: pembersihan data secara tradisional (listwise deletion), Mean Imputation yang dikombinasikan dengan Bootstrap untuk mengestimasi confidence interval tanpa asumsi normalitas, serta penggunaan paket MICE (Multiple Imputation by Chained Equations). Melalui visualisasi perbandingan slope dan standard error, pembaca dapat memahami bagaimana berbagai metode imputasi memengaruhi bias dan presisi estimasi parameter, memberikan wawasan praktis dalam menjaga kekuatan statistik meskipun bekerja dengan data yang tidak lengkap.