Efectos de la imputación en el análisis de datos multivariados

Cuenca Calle, Marcia Gabriela

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Facultad de Ciencias Naturales y Matemáticas
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Tesis de Estadística
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dc.contributor	Zurita Herrera, Gaudencio Manfredo, Director
dc.contributor.author	Cuenca Calle, Marcia Gabriela
dc.date	2006
dc.date.accessioned	2017-08-15T20:05:19Z
dc.date.available	2017-08-15T20:05:19Z
dc.date.created	Cuenca Calle, Marcia Gabriela
dc.date.issued	2006
dc.identifier.citation	Cuenca Calle, M. G. (2006). Efectos de la imputación en el análisis de datos multivariados. Trabajo final para la obtención del título Ingeniera en Estadística e Informática [Proyecto Integrador Escuela Superior Politécnica del Litoral]. Repositorio Institucional ESPOL. dspace.espol.edu.ec Cita de tesis según Normas APA 7ª
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/40050
dc.description	El 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.language	spa
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL.FCNM
dc.rights	openAccess
dc.subject	Analisis de datos
dc.subject	Archivos datos
dc.subject	Procesos estocasticos
dc.subject	Variables aleatorias
dc.title	Efectos de la imputación en el análisis de datos multivariados
dc.type	Thesis grado
dc.identifier.codigoespol	D-CD71987