[en] MULTIPLE IMPUTATION IN MULTIVARIATE NORMAL DATA VIA A EM TYPE ALGORITHM

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: FABIANO SALDANHA GOMES DE OLIVEIRA
Data de Publicação: 2002
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2747&idi=1
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http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2747
Resumo: [pt] Construímos um algoritmo tipo EM para estimar os parâmetros por máxima verossimilhança. Os valores imputados são calculados pela média condicional sujeito a ser maior (ou menor) do que o valor observado. Como a estimação é por máxima verossimilhança, a matriz de informação permite o cálculo de intervalos de confiança para os parâmetros e para os valores imputados. Fizemos experiência com dados simulados e há também um estudo de dados reais (onde na verdade a hipótese de normalidade não se aplica).
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