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Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad Time Series Data Reconstruction: An Application to the Hourly Demand of Electricity

Revista Colombiana de Estadística, 2007
Generalmente, la identificación y estimación de modelos ARIMA parten del supuesto de que las series que se van a analizar no contienen datos faltantes, ni observaciones atípicas, ni existen intervenciones en el período de estudio.
ELKIN CASTAÑO
doaj  

TIME SERIES DATA RECONSTRUCTION: AN APPLICATION TO THE HOURLY DEMAND OF ELECTRICITY RECONSTRUCCIÓN DE DATOS DE SERIES DE TIEMPO: UNA APLICACIÓN A LA DEMANDA HORARIA DE LA ELECTRICIDAD

Revista Colombiana de Estadística, 2007
Usually, in the identification and estimation of ARIMA models it is supposed that the series to analyze contain neither missing data, nor atypical observations, and interventions do not exist under study period.
Castaño Elkin
doaj  

Relleno de Series Anuales Datos Meteorologicos Faltantes Empleando el Arreglo de Diferencias Finitas

Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar
El objetivo de la presente investigación, está basado en el uso de las diferencias finitas, como un modelo de arreglo de diferencias finitas pueden ser utilizados como modelo de estimación de factores climáticos en Nicaragua, en este caso, se usó la precipitación de la estación aeropuerto, estudiando el periodo 1958-2010, como única estación, para ello
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Estimación de datos faltantes en procesos ARIMA usando un enfoque Bayesiano

, 2016
Este documento presenta una metodología Bayesiana para la estimación de los parámetros de un modelo ARIMA(p,d,q) en presencia de datos faltantes, para ello se supone que los valores p, d y q son conocidos. La metodología utiliza el muestreador de Gibbs para estimar conjuntamente los parámetros del modelo y las observaciones faltantes en la serie de ...
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Estimadores de posición y escala multivariados de tipo MM en presencia de datos faltantes

, 2019
La mayoría de los procedimientos estadísticos clásicos están basados en modelos con hipótesis rígidas, tales como errores normales, observaciones equidistribuidas, etc. Bajo estas hipótesis se deducen procedimientos óptimos. Por ejemplo, para el caso de regresión el procedimiento optimo es el de mínimos cuadrados; para modelos paramétricos en general ...
Marfia, Martín, Álvarez, Enrique Ernesto   +1 more
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Estrategias para el abordaje de la problemática de los datos faltantes en ensayos clínicos longitudinales

, 2021
Los ensayos clínicos longitudinales se hacen con medidas repetidas de algunas variables a lo largo de un tiempo. Es un problema frecuente encontrarnos con que alguna de estas medidas falta. Desarrollar estrategias adecuadas en el tratamiento de datos faltantes supone un gran reto. Una de las alternativas recomendadas es la imputación múltiple.
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Imputación de datos en diseños switchback usando un modelo mixto con errores correlacionados Data Imputation in Switchback Designs Using a Mixed Model with Correlated Errors

Revista Colombiana de Estadística, 2006
Se trata el problema de imputar mediciones individuales en datos provenientes de diseños switchback con errores correlacionados, teniendo en cuenta la propuesta de Barroso et al.
LUIS FERNANDO GRAJALES, LUIS ALBERTO LÓPEZ   +1 more
doaj  

Interpolación espacio-temporal de la temperatura en Reino Unido 2017 con datos faltantes

, 2020
The spatial and temporal correlation analysis is useful to know the structure of the dependency in both dimensions, the causes of the variability and the prediction of the points of the variable of interest, in places close to those observed, or even located in the same place but in different periods of time.
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Técnicas de tratamiento de datos faltantes y aplicación en problema de detección de fraude bancario

, 2023
[Abstract] In this document, a review of the main techniques for handling missing values is conducted in order to apply them to a fraudulent transaction detection problem. An initial analysis is performed on some of the 134 initial variables, and data preprocessing is carried out, including variable selection, variable creation, and imputation of ...
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Métodos para resolver problemas de datos faltantes en variables categóricas

, 2010
Los datos faltantes constituyen un hecho muy frecuente en la investigación. En algunas ocasiones resultan intrascendentes, pero en otras pueden tener consecuencias devastadoras para el análisis y la interpretación de los resultados. A veces ocurren debido a factores que se encuentran fuera del control del investigador, como por ejemplo los problemas ...
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