Resumen

En este estudio se ha propuesto una nueva técnica de imputación híbrida de tipo exponencial-seno para tratar los datos perdidos cuando se realizan encuestas. Se han examinado las propiedades del correspondiente estimador puntual de la media de la población en términos de sesgo y errores cuadráticos medios. Se ha llevado a cabo un amplio estudio de simulación con datos generados a partir de las distribuciones normal, Poisson y Gamma para evaluar el rendimiento del estimador propuesto en comparación con varios estimadores actuales. Se han resumido los resultados y a continuación se discute sobre las aplicaciones reales del estimador.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:estimador puntual correspondiente, técnicas de imputación híbridas, estudio de simulación extensivo, términos de sesgo, varios estimadores contemporáneos, distribución gamma, estimador propuesto, error cuadrático, datos, medias poblacionales
• Keywords:corresponding point estimator, hybrid imputation techniques, extensive simulation study, terms of bias, several contemporary estimator, gamma distribution, proposed estimator, square error, data, population means