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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/3578 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Galarza Guerrero, Lourdes Angelica |
| Contributors | Kraenau Espinal, Erwin |
| Publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Source Sets | Universidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bacherlorThesis |
| Source | Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Repositorio de Tesis - UNMSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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