Rosati, Germán Federico
Construcción de un modelo de imputación para variables de ingreso con valores perdidos a partir de ensamble learning [recurso electrónico] : Aplicación en la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) / Germán Federico Rosati
En: Saberes [recurso electrónico] / Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. -- Vol. 9, no. 1 (2017). -- Rosario : Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, 2009

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Descripción basada en la visualización del recurso el 17/12/2024
Disponible en: https://saberes.unr.edu.ar/index.php/revista/article/view/132/389

El presente documento se propone exponer los avances realizados en la construcción de un modelo de imputación de valores perdidos y sin respuesta para las variables de ingreso en encuestas a hogares. Se presentarán la propuesta me-todológica general y los resultados de las pruebas realizadas. Se evalúan dos tipos de modelos de imputación de datos perdidos: 1) el método hot-deck (ampliamente utilizado por relevamientos importantes en el Sistema Estadístico Nacional, tales como la Encuesta Permanente de Hogares y la Encuesta Anual de Hogares de la Ciudad de Buenos Aires) y 2) un ensamble de modelos de regresión LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). El mismo se basa en la generación de múltiples modelos de regresión LASSO a través del algoritmo bagging y de su agre-gación para la generación de la imputación final. En la primera y segunda parte del documento plantea el problema de forma más específica y se pasa revista a los prin-cipales mecanismos de generación de los valores perdidos y las implicancias que los mismos tienen al momento de generar modelos de imputación. En el tercer apartado se reseñan los métodos de imputación más habitualmente utilizados, enfatizando sus ventajas y limitaciones. En la cuarta parte, se desarrollan los fundamentos teóri-cos y metodológicos de las dos técnicas de imputación propuestas. Finalmente, en la quinta sección, se presentan algunos resultados de la aplicación de los métodos propuestos a datos de la Encuesta Permanente de Hogares
ISSN: 18524222

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