Estimación de datos faltantes en medidas repetidas con respuesta binaria
Se propone una metodología para la estimación de datos faltantes en condiciones longitudinales con respuesta binaria, desde una perspectiva univariada, basada en máxima verosimilitud. Suponiendo que las respuestas son faltantes de forma aleatoria (FFA), en cada una de las ocasiones se emplea el algo...
- Autores:
-
Ayala, Yolima
Melo, Óscar Orlando
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40601
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40601
http://bdigital.unal.edu.co/30698/
- Palabra clave:
- datos longitudinales
regresión logística
máxima verosimilitud
algoritmo EM
Longitudinal data
Logistic regression
Maximum likelihood
EM algorithm
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional