Imputação de dados através de modelos de curvas de crescimento polinomiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Daré, Cláudia Tureta
Data de Publicação: 2000
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-115956/
Resumo: Em estudos longitudinais é freqüente a ocorrência de observações ausentes. Uma abordagem para dados incompletos é a imputação, que consiste em prever as observações ausentes, completando o conjunto de dados para posterior análise. Neste trabalho, a imputação é feita através do modelo de curvas de crescimento polinomiais sob o modelo misto, com as suposições de normalidade de efeitos e erros aleatórios, independência dos erros e mesma matriz de covariância para efeitos individuais. O método de imputação adotado é o BLUP (Best Linear Unbiased Predictor), que depende da estimação das matrizes de covarância, para a qual vários métodos são considerados. Além disso, a técnica é aplicada a um conjunto de dados reais e, para outros três conjuntos de dados, os resultados são comparados com os de outros trabalhos
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