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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: LOGLINEAR MODEL ESTIMATION WITH MISSING DATA: AN APPLICATION TO SAEB/99. Autor: DENIS PAULO DOS SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 2493
Catalogação: 27/03/2002 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2493&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2493&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2493
Resumo:
Formato DC | MARC |
Título: LOGLINEAR MODEL ESTIMATION WITH MISSING DATA: AN APPLICATION TO SAEB/99. Autor: DENIS PAULO DOS SANTOS
Nº do Conteudo: 2493
Catalogação: 27/03/2002 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2493&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2493&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2493
Resumo:
Generally, in statiscal analysis, missing value in one variable at least, implies the elimination of the
respondent unit. That strategy, default in the most of statistical softwares, don´t produce results free from
bias, unless the missing data are Missing Completly At Random (MCAR). This dissertation shows the classification about the mechanisms that lead to missing data and the modeling of categorical data dealing with missing data. To do that we combine loglinear model and the EM (Expectation-Maximization)algorithm. This combination produce the agorithm called ECM (Expectation-Conditional Maximization)
algorithm. The method is applied to SAEB educational data. The objective is to investigate the relationship between responsable for developing the pedagogic project and the impact on the mean proficiency of school.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
PDF 
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