Análisis de Componentes Principales en presencia de datos faltantes: el principio de datos disponibles [PDF]
Scientia et Technica, 2021 En este trabajo proponemos utilizar el principio de datos disponibles derivado del algoritmo NIPALS (Nonlinear estimation by Iterative Partial Least Square) para trabajar el Análisis de Componentes Principales (ACP) en presencia de datos faltantes. Esta propuesta es importante puesto que no realiza imputación de datos, ni se descartan individuos de la ...
Andrés Felipe Ochoa Muñoz +2 more
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Estimación de datos faltantes en bloques incompletos balanceados conectados [PDF]
, 2001 La presencia de datos faltantes en un experimento hace que se pierda la estructura original y en consecuencia la ortogonalidad del diseño original planteado. En este trabajo, se estiman los datos faltantes en un diseño de bloques incompletos balanceados tipo I conectados (BIBC), aplicando el método de covarianza de Bartlett; se hace la corrección del ...
Mendoza R., Henry +1 more
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Cálculo del número mínimo de datos necesarios para estimar el vector de observaciones faltantes en una serie temporal generada por un modelo Ar(p) [PDF]
Revista Colombiana de Estadística, 1996 La determinación del número mínimo de datos que se deben utilizar para estimar el valor de observaciones faltantes en una serie temporal univariada, es importante porque permite optimizar el tiempo de computación en el sentido en que sí se utilizara
Gallardo Pérez Henry, Nieto Fabio
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Análisis de datos faltantes mediante redes neuronales artificiales [PDF]
, 2000 In the last years it has been consolidated the use of artificial neural nets as a complement to statistical methods. However, it has not been deeply studied neither how the presence of missing data affects artificial neuronal nets nor the establishment of the best strategies to treat missing data in the stage of statistical analysis.
Navarro, José-Blas +1 more
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Estimación de datos faltantes en procesos ARIMA usando un enfoque Bayesiano [PDF]
, 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 ...
Hernández Bejarano, Manuel Dario
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Imputaciones múltiples, herramienta para la estimación de datos faltantes en la modelación de regresión [PDF]
Temas Agrarios, 2019 En los últimos años se ha apreciado un incremento en la investigación sobre problemas de datos faltantes, siendo la imputación múltiple una fundamental alternativa; donde los conjuntos de datos a menudo presentan complejidades que son actualmente difíciles de manejar de manera apropiada en el marco de probabilidad, pero relativamente simples de tratar ...
Luis Miguel Mejía-Giraldo +1 more
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Implementación de un módulo avanzado de imputación de datos faltantes para KLASS [PDF]
, 2019 El presente trabajo describe la implementación del método de imputación de datos faltantes MIMMI en el sistema Java-KLASS. Este software comprende un compendio de herramientas para la realización de Minería de Datos, que al momento no contaba con un método adecuada de imputación de datos faltantes.
Reyes Piedra, Juan de la
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Estimación de datos faltantes en medidas repetidas con respuesta binaria Estimation of Missing Data in Repeated Measurements with Binary Response [PDF]
Revista Colombiana de Estadística, 2007 Se propone una metodología para la estimación de datos faltantes en condiciones longitudinales con respuesta binaria, desde una perspectiva univariada, basada en máxima verosimilitud.
YOLIMA AYALA, ÓSCAR ORLANDO MELO
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Imputación de genotipos faltantes en datos de secuenciación masiva [PDF]
, 2018 Fil: Merino, Gabriela Alejandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina.
Merino, Gabriela Alejandra
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Estrategias para el tratamiento de datos faltantes ("missing data") en estudios con datos longitudinales [PDF]
, 2017 En este trabajo, se analiza y estudia la problemática que pueden generar los datos faltantes ("missing data"): un problema recurrente en bases de datos de estudios longitudinales, sobre las cuales se realiza un análisis estadístico metódico. Asimismo, se evalúan y caracterizan los distintos mecanismos por los cuales se producen estos datos faltantes ...
Calafati, Román Octavio
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