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Comparación mediante simulación de los métodos EM e imputación múltiple para datos faltantes

En el siguiente trabajo se presentan dos tratamientos a los problemas suscitados en el análisis de datos con presencia de datos perdidos: El Algoritmo EM basado en la Estimación por Máxima Verosimilitud y la Imputación Múltiple para datos faltantes, ambos métodos presentan ciertas ventajas frente a los métodos de imputación simple que ocasionan la obtención de estimadores distorsionados y sesgados. El algoritmo EM y la Imputación Múltiple se aplican a un conjunto de datos obtenido por simulación, causándole la pérdida de algunos valores con el objetivo de realizar posteriores comparaciones de las estimaciones obtenidas en casos con el conjunto de datos con y sin información faltante.

Identiferoai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/3578
Date January 2013
CreatorsGalarza Guerrero, Lourdes Angelica
ContributorsKraenau Espinal, Erwin
PublisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
Source SetsUniversidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/bacherlorThesis
SourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcos, Repositorio de Tesis - UNMSM
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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