Estimación e imputación de datos faltantes en modelos longitudinales con variable respuesta tipo Poisson y Binomial Negativa con exceso de ceros
El objetivo de esta investigación es la estimación e imputación de datos faltantes en modelos longitudinales con variable respuesta tipo Poisson y Binomial Negativa cero inflada. Para responder al objetivo de está investigación, se propone una metodología que se basa en el uso de la máxima verosimil...
- Autores:
-
Martinez Lobo, Danny Samuel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/69311
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69311
http://bdigital.unal.edu.co/70973/
- Palabra clave:
- 5 Ciencias naturales y matemáticas / Science
51 Matemáticas / Mathematics
Modelos Longitudinales
Algoritmo EM
Poisson cero inflada
Binomial negativa cero inflada
Imputación
Datos faltantes
Longitudinal Models
EM Algorithm
Poisson Zero Inflated
Negative Zero Binomial Inflated
Imputation
Missing data
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional