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dc.contributor.advisorZurita Herrera, Gaudencio Manfredo-
dc.contributor.authorCuenca Calle, Marcia Gabriela-
dc.creatorEspol-
dc.date.accessioned2017-08-15T20:05:19Z-
dc.date.available2017-08-15T20:05:19Z-
dc.date.issued2017-08-15-
dc.identifier.citationCuenca Calle, Marcia Gabriela (2006). Efectos de la imputación en el análisis de datos multivariados. Trabajo final para la obtención del título:Ingeniera en Estadística e Informática Espol Fcnm, Guayaquil. 221 p.-
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/40050-
dc.descriptionEl presente trabajo consiste en un análisis estadístico de los Efectos de la Imputación en el Análisis de Datos Multivariados, basados en la generación de muestras con variables aleatorias dependientes e independientes de diferentes tamaños y distribuciones. El objetivo de este estudio es el comparar los Métodos de Imputación para el manejo de datos incompletos, tales como: Imputación por la Media e Imputación por Regresión, utilizando diferentes tamaños de muestras: 30, 50 y 100 y distribuciones tales como: Normal, Poisson y Exponencial, con el fin de comprobar que método de imputación brinda resultados de predicción que tiendan al dato observado.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent221 p.-
dc.language.isospa-
dc.publisherESPOL.FCNM-
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectAnalisis de datos-
dc.subjectArchivos (datos)-
dc.subjectProcesos estocasticos-
dc.subjectVariables aleatorias-
dc.titleEfectos de la imputación en el análisis de datos multivariados-
dc.typebachelorThesis-
dc.identifier.codigoespolD-CD71987-
dc.description.cityGuayaquil-
dc.description.degreeIngeniera en Estadística e Informática-
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