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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorMelo Martinez, Oscar Orlando
dc.contributor.authorMartinez Lobo, Danny Samuel
dc.date.accessioned2019-07-03T10:21:32Z
dc.date.available2019-07-03T10:21:32Z
dc.date.issued2019-02-08
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69311
dc.description.abstractEl 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 verosimilitud. Se supone que los datos son faltantes de forma aleatoria (FFA), en cada uno de los tiempos se hace uso del algoritmo EM: en el paso E se realiza una regresión ponderada, condicionada a los tiempo anteriores que son tomados como covariables, utilizando la propuesta de Ibrahim (1990). En el paso M se realiza la estimación e imputación de los datos faltantes utilizando la propuesta de Ayala y Melo (2007). La metodología propuesta es aplicada para el caso Poisson cero inflado en el estudio relacionado con el crecimiento del maíz presentado en Da Costa (2003). En el caso Binomial Negativa cero inflada, se aplica a un estudio del forrajeo del polen presentado en Rodríguez (2014).
dc.description.abstractAbstract The objective of this research is the estimation and imputation of missing data in longitudinal models with variable response type Poisson and Negative Binomial Zero Inflated. In order to answer the objective of this study, a methodology is proposed base on the use of the maximum likelihood. The data is supposed to be missing at random (MAR) and in each time the algorithm EM is used. In step E a weighted regression is carried out, conditioned to the previous time that is taken as covariables using the proposal of Ibrahim’s (1990). In step M, the estimation and imputation of the missing data is carried out using the methodology of Ayala and Melo (2007). The proposed methodology is applied for the Poisson Zero Inflated Case in a study related to the growth of corn presented in Da Costa (2003). In the case Binomial Negative Zero Inflated, our strategy is applied to a study of the foraging of pollen presented in Rodriguez (2014).
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ciencias Departamento de Estadística
dc.relation.ispartofDepartamento de Estadística
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc5 Ciencias naturales y matemáticas / Science
dc.subject.ddc51 Matemáticas / Mathematics
dc.titleEstimación e imputación de datos faltantes en modelos longitudinales con variable respuesta tipo Poisson y Binomial Negativa con exceso de ceros
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/70973/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesMartinez Lobo, Danny Samuel (2019) Estimación e imputación de datos faltantes en modelos longitudinales con variable respuesta tipo Poisson y Binomial Negativa con exceso de ceros. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalModelos Longitudinales
dc.subject.proposalAlgoritmo EM
dc.subject.proposalPoisson cero inflada
dc.subject.proposalBinomial negativa cero inflada
dc.subject.proposalImputación
dc.subject.proposalDatos faltantes
dc.subject.proposalLongitudinal Models
dc.subject.proposalEM Algorithm
dc.subject.proposalPoisson Zero Inflated
dc.subject.proposalNegative Zero Binomial Inflated
dc.subject.proposalImputation
dc.subject.proposalMissing data
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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