Analisis de Datos Faltantes

Edwin Lopez B
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Analisis de Datos Faltantes
1 Datos
1.1 Precision
1.2 Actualidad
1.3 Consistencia
1.4 Plenitud
1.4.1 Error Cobertura
1.4.1.1 Fase Seleccion
1.4.2 Respuesta Total
1.4.2.1 Fase Seleccion
1.4.3 Respuesta Parcial
1.4.3.1 Fase Analisis
2 Metodos
2.1 Tradicionales
2.1.1 Estadistica
2.1.1.1 Moda
2.1.1.2 Media
2.1.1.3 Regresion
2.1.1.4 Otros Metodos
2.1.2 Tecnicas Complementarias
2.1.2.1 Utilizadas de acuerdo al problema que se tenga
2.2 Nueva Era
2.2.1 RNA
2.2.1.1 Supervisadas
2.2.1.1.1 Redes MLP
2.2.1.1.1.1 Estrategias Optimas para el Analisis
2.2.1.1.1.1.1 Dependen de la Naturaleza de Estudio
2.2.1.1.1.2 Metodo Listwise
2.2.1.1.1.2.1 Metodos LtR
2.2.1.1.1.2.1.1 Aproximacion por puntos
2.2.1.1.1.2.1.1.1 sencillos pero debiles.
2.2.1.1.1.2.1.2 Aproximacion por pares.
2.2.1.1.1.2.1.2.1 Funciones de error desconectadas de las de evaluacion
2.2.1.1.1.2.1.3 Aproximacion por listas
2.2.1.1.1.2.1.3.1 Optimizan las metricas objetivo, pero pueden ser ineficientes
2.2.1.1.1.3 Imputacion Directa
2.2.1.1.1.4 Codifiicacion de Valores Faltantes
2.2.1.1.1.4.1 Estimulos
2.2.1.1.1.4.1.1 Reglas de Entrenamiento
2.2.1.2 No Supervisadas
2.2.1.3 Mejor solucion al problema de datos faltantes
3 Afrontamiento
3.1 Comparar Metodos de Imputacion
3.2 Comparar Metodos de Tratamiento
3.3 Investigacion de Acuerdo a resultados
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