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dc.contributor.advisorNunes, Luciana Nevespt_BR
dc.contributor.authorBritto, Usiarapt_BR
dc.date.accessioned2015-10-30T02:39:30Zpt_BR
dc.date.issued2005pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/128183pt_BR
dc.description.abstractNeste trabalho é exposta a importância da imputação de dados. Para tanto, dois métodos de imputação foram estudados: Algoritmo EM e Método de Regressão Linear. Os métodos foram aplicados através de rotinas já implantadas no SPSS, no módulo "Missing Va/ue Analysis". Como exemplo prático foram usados os dados da América Latina retirados do banco de dado "World95" contido no SPSS. Ainda, nesta monografia foi feita a imputação de dados através do método de Regressão Linear, feita pela rotina específica de regressão linear ao qual foi chamada de imputação por "regressão manual". Ao final do trabalho é apresentada uma comparação dos métodos, especificando suas semelhanças e diferenças nos resultados obtidos após a imputação.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectAnálise de regressãopt_BR
dc.titleImputação de dados utilizando o algoritmo EM e regressão linear no SPSSpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000522720pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2005pt_BR
dc.degree.graduationEstatística: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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