Análisis multivariante

UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA[pic 1]

CENTRO UNIVERSITARIO DE CIENCIAS ECONÓMICO ADMINISTRATIVAS

INGENIERÍA EN NEGOCIOS.

Análisis.

Análisis multivariante.

P R E S E N T A

FECHA

21 FEBRERO DE 2022.

Análisis Multivariante Matutino

Responda las siguientes preguntas de acuerdo a la revisión de los capítulos I y II.

1. Enumere las causas potenciales de existencia de casos atípicos.

• Los casos atípicos se pueden ocasionar por diferentes razones dentro de ellas está:

-Errores de procedimiento

-Acontecimientos extraordinarios.

-valores extremos.

-Causas no conocidas.

• Detección de casos atípicos:

-Detección univariante.

-Detección bivariante.

-Detección multivariante.

1. Describa las condiciones bajo las cuales una analista eliminaría un caso con datos ausentes y las condiciones bajo las cuales un analista utilizaría un método de imputación.

Situación de caso:

En este método, las observaciones con datos ausentes se sustituyen con otras observaciones no muestrales.

Es el que mas se utiliza para sustituir las observaciones con datos ausentes completos, aunque también puede emplearse para remplazar observaciones con menores cantidades de datos ausentes.

Situación por la media:

Consiste em sustituir el valor ausente por la media de los valores válidos.

La lógica de esta aproximación es que la media es el mejor valor de sustitución. Esta aproximación, aunque es extensamente utilizada, tiene tres desventajas.

Dificulta la estimación de la varianza.

Distorsiona la verdadera distribución de la variable.

Distorsiona la correlación entre variables dado que añade valores constantes.

Situación por valor constante:

Consiste en sustituir los valores ausentes por constantes cuyo valor viene determinado por razones teóricas o relacionadas con la investigación previa.

Contienen las mismas desventajas que el método de sustitución de la media, y el investigador debe asegurarse que el valor de la sustitución de una fuente externa es mas valido que el valor generado por la media.

Imputación por regresión:

En este método se usa el análisis de regresión para predecir los valores ausentes de una variable basándose en su relación con otras variables del conjunto de datos.

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