Imputación de Valores Faltantes de Variables de Razón y/o Proporción Mediante Modelos de Regresión Beta Cero-uno Inflados

En los datos recogidos en las últimas décadas es habitual encontrar la presencia de valores faltantes por múltiples razones que pueden llevar a los investigadores a usar estrategias incorrectas para tratarlos teniendo como resultado inferencias incorrectas. Este problema es mucho más común en variables de razón y proporción dado que la mayoría de métodos de imputación múltiple no consideran la naturaleza de este tipo de variables. En la literatura existen modelos para este tipo de variables como los modelos de regresión Beta que se pueden emplear para construir modelos de imputación múltiple. Dado esta necesidad en el presente trabajo se propone presentar el desarrollo de una función en el software R que utilice métodos de imputación múltiple con modelos de regresión Beta cero-uno inflados que permitan la implementación correcta de imputación para variables de proporción y/o razón

• Autores: Parada, Adely Margarita
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/52153
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/52153
• Palabra clave: Missing values; MICE (Multiple Imputation by Chained Equations); Beta regression models; Zero-one inflated Beta regression models; Estadísticas; Software; Valores; Valores perdidos; MICE; Modelos de regresión Beta; Modelos de regresión Beta cero-uno inflados; Imputación múltiple
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