| Revista: | Investigación operacional |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000379142 |
| ISSN: | 0257-4306 |
| Autores: | Bacallao Guerra, Jorge1 Bacallao Gallestey, Jorge2 |
| Instituciones: | 1Instituto de Cibernética, Matemática y Física, La Habana. Cuba 2Centro de Investigaciones y Referencia de Aterosclerosis de La Habana, La Habana. Cuba |
| Año: | 2010 |
| Volumen: | 31 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 133-139 |
| País: | Cuba |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Se presenta un método para resolver problemas de valores faltantes en datos categóricos. Es una variante de la Imputación Múltiple, que combina la acción de los Árboles de Clasificación (CA) y la implementación del algoritmo Data Augmentation para datos categóricos. Se describe el método y se compara a niveles teórico y práctico con los métodos que se utilizan actualmente en la literatura, a través del desarrollo de un ejemplo con una base ficticia utilizando la implementación en lenguaje R del método propuesto |
| Resumen en inglés | It is a modication of common multiple imputation algorithms wh ich combines classification trees (CT) and data augmentation for categorical data. We describe the rationale of the method and compare it, on theoretical and practical grounds, with two of the most frequently used methods. We use a fictitious base and an “ad hoc" R-based software |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Algoritmos, Datos categóricos |
| Keyword: | Mathematics, Applied mathematics, Categorical data, Algorithms |
| Texto completo: | Texto completo (Ver PDF) |
