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Modelos PCA a partir de conjuntos de datos con información faltante. ¿Se afectan sus propiedades?
SaberEs, 2010 En este trabajo se aborda la problemática de la construcción de modelos PCA (Principal Component Analysis) a partir de conjuntos de datos con información faltante. Se trabaja sobre tres situaciones diferentes con relación a la matriz de datos originales.
María Susana Vitelleschi +1 more
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Revista Ciencias de la SaludLos niveles de cortisol se midieron en los tres momentos solamente en 17 estudiantes, mostrando datos faltantes para 9 estudiantes de Medicina. Para este grupo en los niveles de cortisol no se encontraron diferencias significativas en los tres momentos ...
Heber Siachoque +4 more
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Metodología para la imputación de datos faltantes en Metereología [PDF]
, 2010 El artículo presenta la metodología que se debe seguir para la imputación de datos en series de precipitación y/o temperatura. El procedimiento consiste en hacer uso de correlaciones parciales, modelos de regresión, ajustes de los datos por medio del ...
Urrutia Mosquera, Jorge Andrés +4 more
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Red neuro-difusa para el relleno de datos faltantes en la estación meteorológica Chapingo [PDF]
, 2015 Esta investigación presenta la aplicación de un modelo de red neurodifusa llamado ANFIS para el problema de estimación de datos faltantes meteorológicos: temperatura, velocidad del viento, humedad relativa y radiación solar en la estimación de la ...
Aguilar Juárez, Irene +2 more
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Análisis de Componentes Principales en presencia de datos faltantes: el principio de datos disponibles: Principal Components Analysis in the presence of missing data: the principle of available data [PDF]
, 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.
Conde Arango, Gabriel +2 more
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Revista Colombiana de Estadística, 2007 A maximum likelihood method is proposed to provide estimates for models with binary response in longitudinal data based on an univariate model. Under a missing at random (MAR) mechanism, the EM algorithm is used in two different forms: in the first, the ...
Ayala Yolima, Melo Óscar Orlando
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Generación de datos faltantes en series de tiempo hidrometeorológicas con redes neuronales artificiales [PDF]
, 2013 Generación de datos faltantes en series de tiempo hidrometeorológicas con redes neuronales ...
Alva Pacheco, Juan Carlos
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ACI Avances en Ciencias e IngenieríasLa ausencia de datos en series temporales de variables meteorológicas es un inconveniente en las ciencias ambientales, especialmente en lo que respecta a la precipitación, que es una variable clave en varios campos.
Oldrin Santiago Bonilla Cáceres +1 more
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TAR Modeling with Missing Data when the White Noise Process Follows a Student's t-Distribution
Revista Colombiana de Estadística, 2015 This paper considers the modeling of the threshold autoregressive (TAR) process, which is driven by a noise process that follows a Students t-distribution.
HANWEN ZHANG, FABIO H. NIETO
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Revista Facultad Nacional de Agronomía Medellín, 2014 En la actualidad, los modelos de cultivo son una herramienta útil a la hora de tomar decisiones, no obstante, pese a su disponibilidad y facilidad de uso, la información necesaria para utilizarlos no existe o no tiene la calidad suficiente. Un ejemplo preciso del déficit de calidad en los datos lo constituyen las series meteorológicas diarias en las ...
Chica Ramírez, Héctor Alberto +4 more
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