Propuesta metodológica para imputar valores no influyentes en modelos de regresión lineal múltiple con información incompleta

Esta tesis presenta un método para imputar datos faltantes en un modelo de regresión lineal múltiple; estos datos se establecerán de tal manera que no sean influyentes, es decir, que el impacto (cambio) ejercido sobre la suma de los cuadrados residuales del modelo sea pequeño. La estimación de los p...

Full description

Autores:
Jiménez Moscoso, José Alfredo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
1999
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/62387
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/62387
http://bdigital.unal.edu.co/61477/
Palabra clave:
31 Colecciones de estadística general / Statistics
Modelos de regresión lineal múltiple
Estadística DFBeta
Estadística Qk
Imputación
Observaciones influyentes
Linear models
Least squares
Quadratic forms
Influential observations
DFBeta statistics
Qk Statistics
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description Esta tesis presenta un método para imputar datos faltantes en un modelo de regresión lineal múltiple; estos datos se establecerán de tal manera que no sean influyentes, es decir, que el impacto (cambio) ejercido sobre la suma de los cuadrados residuales del modelo sea pequeño. La estimación de los parámetros del modelo de regresión lineal múltiple se calcula mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios. Una generalización de la estadística DFBeta se establece en el Teorema 4.1 para cuantificar el impacto de las observaciones imputadas en la estimación de mínimos cuadrados del modelo de regresión lineal múltiple. Además, el teorema 4.5 presenta una nueva expresión para el estadístico Qk, con el cual se cuantifica el impacto que ejercen las observaciones imputadas en el modelo sobre la suma de cuadrados de los residuos.
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