Resumen

En este manuscrito, se han propuesto tres nuevas clases de técnicas de imputación de tipo logarítmico para manejar los datos que faltan cuando se realizan encuestas. Se han derivado las correspondientes clases de estimadores puntuales para estimar la media de la población. Se han estudiado sus propiedades (errores cuadrados medios y sesgo). Se ha realizado un amplio estudio de simulación con datos generados a partir de las distribuciones normal, Poisson y Gamma, así como con conjuntos de datos reales, 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:clase de punto, error cuadrático medio, clase de logaritmo, técnicas de imputación de tipo, varios estimadores contemporáneos, estudio de simulación extenso, estimador de punto, estimador propuesto, aplicación en la vida, conjunto de datos reales
• Keywords:class of point, means square error, class of log, type imputation techniques, several contemporary estimator, extensive simulation study, point estimator, proposed estimator, life application, real dataset