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

[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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: FABIANO SALDANHA GOMES DE OLIVEIRA
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2002
País:Brasil
Institución:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repositorio:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:2747
Acceso en línea:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2747&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2747&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2747
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:[pt] DADOS CENSURADOS MULTIVARIADOS
[pt] IMPUTACAO MULTIPLA DE DADOS
[pt] ALGORITMO EM
[pt] NORMAL TRUNCADA MULTIVARIADA
[en] MULTIVARIATE CENSORED DATA
[en] MULTIPLE IMPUTATION DATA.
[en] EM ALGORITHM
[en] TRUNCATED NORMAL MULTIVARIATE
Descripción
Sumario:[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).