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Título: ESTIMAÇÃO DE MODELOS LOGLINEARES COM DADOS FALTANTES: UMA APLICAÇÃO AO SAEB 99
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): DENIS PAULO DOS SANTOS

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
Número do Conteúdo: 2493
Catalogação:  27/03/2002 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2493@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2493

Resumo:
Geralmente, em análises estatísticas, dados faltantes em ao menos uma variável resulta da completa eliminação da unidade respondente. Esta estratégia, padrão na maioria dos pacotes estatísticos, não produz resultados livres de viés, a não ser que os dados faltantes sejam Missing Completly At Random (MCAR). A tese mostra a classificação usada para o mecanismo gerador de dados faltantes e a modelagem de dados categóricos levando em conta os dados faltantes. Para isto, utiliza-se o modelo loglinear em combinação com o algoritmo EM (Expectation-Maximization). Esta combinação produz o algoritmo conhecido como ECM (Expectation-Conditional Maximization). A aplicação do método é feita com os dados do SAEB (Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica) para o ano de 1999, investigando a relação entre o responsável pelo desenvolvimento do projeto pedagógico na escola e o impacto na proficiência média da escola.

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