Una aplicación para el análisis de datos faltantes en estudios por muestreo usando el método de imputación múltiple Monte Carlo con cadenas de Markov

Description

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Estudia la imputación múltiple propuesta por Rubín (1987), basada en simulación de Montecarlo y cadenas de Markov, que permite analizar bases de datos incompletas cuando se presentan encuestas por muestro con una alta tasa de no respuesta parcial. Para la aplicación se contó con una base de datos del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), Encuesta Permanente de Empleo en Lima Metropolitana – 2016. Se considera las siguientes variables en la encuesta: edad en años, años de estudio, número de personas que laboran en el trabajo, total de horas trabajadas, ingreso total mensual. / Trabajo de suficiencia profesional

Links & Downloads

1. http://cybertesis.unmsm.edu.pe/handle/cybertesis/8276

Tags

Bases de datos

Método Monte Carlo

Procesos de Markov

Imputación múltiple (Estadística)

Muestreo (Estadística)

Estadísticas y Probabilidades

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/8276
Date	January 2018
Creators	Castro Sánchez, Noedín Remigia
Contributors	Montes Quintana, Gabriela
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/bachelorThesis
Format	application/pdf
Source	Repositorio de Tesis - UNMSM, Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Rights	info:eu-repo/semantics/restrictedAccess