Estimación de datos faltantes en medidas repetidas con respuesta binaria
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad Nacional de Colombia
2007
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| Soggetti: | |
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| _version_ | 1876460001145389056 |
|---|---|
| author | Óscar Orlando Melo |
| author_facet | Óscar Orlando Melo |
| contents | Estimación de datos faltantes en medidas repetidas con respuesta binaria Óscar Orlando Melo Yolima Ayala Física, Astronomía y Matemáticas algoritmo EM regresión logística Datos longitudinales máxima verosimilitud Se propone una metodología para la estimación de datos faltantes encondiciones longitudinales con respuesta binaria, desde una perspectiva univariada,basada en máxima verosimilitud. Suponiendo que las respuestas sonfaltantes de forma aleatoria (FFA), en cada una de las ocasiones se empleael algoritmo EM de dos formas distintas: en la primera, el paso E se expresacomo una log-verosimilitud ponderada de la respuesta, condicionada a lasanteriores ocasiones tomadas como covariables adicionales, con base en elmétodo de Ibrahim (1990) para covariables categóricas faltantes, obteniendode esta forma estimadores máximo verosímiles. En la segunda, en el paso Ese realiza la estimación e imputación de datos faltantes basada en el métodoAncova de Bartlett (1937). La metodología propuesta es aplicada en uncaso de estudio relacionado con factores de riesgo coronario, presentado enFitzmaurice et al. (1994). 2007 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89930208 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.2 Vol.30 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_89930208 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Universidad Nacional de Colombia |
| spellingShingle | Estimación de datos faltantes en medidas repetidas con respuesta binaria Óscar Orlando Melo Física, Astronomía y Matemáticas algoritmo EM regresión logística Datos longitudinales máxima verosimilitud Estimación de datos faltantes en medidas repetidas con respuesta binaria Óscar Orlando Melo Yolima Ayala Física, Astronomía y Matemáticas algoritmo EM regresión logística Datos longitudinales máxima verosimilitud Se propone una metodología para la estimación de datos faltantes encondiciones longitudinales con respuesta binaria, desde una perspectiva univariada,basada en máxima verosimilitud. Suponiendo que las respuestas sonfaltantes de forma aleatoria (FFA), en cada una de las ocasiones se empleael algoritmo EM de dos formas distintas: en la primera, el paso E se expresacomo una log-verosimilitud ponderada de la respuesta, condicionada a lasanteriores ocasiones tomadas como covariables adicionales, con base en elmétodo de Ibrahim (1990) para covariables categóricas faltantes, obteniendode esta forma estimadores máximo verosímiles. En la segunda, en el paso Ese realiza la estimación e imputación de datos faltantes basada en el métodoAncova de Bartlett (1937). La metodología propuesta es aplicada en uncaso de estudio relacionado con factores de riesgo coronario, presentado enFitzmaurice et al. (1994). 2007 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89930208 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.2 Vol.30 |
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| topic | Física, Astronomía y Matemáticas algoritmo EM regresión logística Datos longitudinales máxima verosimilitud |
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