Imputación de datos en diseños switchback usando un modelo mixto con errores correlacionados

Se trata el problema de imputar mediciones individuales en datos provenientes de diseños switchback con errores correlacionados, teniendo en cuenta la propuesta de Barroso et al. (1998), donde se considera el BLUP (Best Linear Unbiased Predictor) para la imputación de datos. Se hizo uso de los valores propios de las matrices de cuadrados medios de los errores de las predicciones para comparar las estructuras de covarianza σ²I, AR(1) y CS asociadas a los errores. Los resultados sugieren que las dos primeras estructuras son más adecuadas que la tercera.

• Autores: Grajales, Luis Fernando; López, Luis Alberto
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2006
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40382
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40382; http://bdigital.unal.edu.co/30479/
• Palabra clave: datos faltantes; mínimos cuadrados generalizados; BLUP; estructura de covarianza; Missing data; Generalized least squares; Best linear unbiased prediction; Covariance structure
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional