“Edición e Imputación simultáneas en datos categóricos”

Expositor: Daniel Manrique-Vallier
Profesor Asistente
Departamento de Estadística, Universidad de Indiana

Organiza: Maestría en Estadística.

Día: Miércoles 17 de diciembre
Hora: 8:00 PM.
Lugar:  N-204 (Edíficio McGregor)

Ingreso libre. Inscripción previa para acceso al campus.

Resumen
Agencias de estadísticas oficiales y otras organizaciones que recogen y procesan datos a menudo se encuentran con archivos de datos computarizados que contienen valores erróneos. Cuando estos errores resultan en respuestas inconsistentes—como hombres embarazados o niños pequeños casados—las agencias suelen corregirlos mediante un proceso conocido como edición-imputación. En la actualidad el modelo dominante para edición-imputación, propuesto por Fellegi y Holt (1976), divide el proceso en una etapa de localización de errores y otra de imputación, y se basa en encontrar el mínimo conjunto de cambios necesarios para que los registros dejen de ser inconsistentes. Este enfoque tiene la virtud de minimizar las alteraciones a los registros originales. Sin embargo tiene la desventaja de ignorar la distribución conjunta de los datos durante la etapa de localización de errores y, en consecuencia, de producir imputaciones sesgadas. También ignora la incertidumbre asociada con el proceso de localización de errores. En esta charla presento un procedimiento alternativo para edición-imputación de datos categóricos basado en modelado simultáneo bajo un enfoque bayesiano. Este modelo incluye una representación muy flexible para las respuestas correctas, soportada exclusivamente en el conjunto de respuestas consistentes; un modelo para la localización de errores; y un modelo para la observación de valores erróneos. Usando simulaciones basadas en datos altamente demandantes muestro cómo este nuevo procedimiento es capaz de producir resultados vastamente superiores a los obtenidos mediante el método de
Fellegi y Holt.

Mayor información
Elizabeth Paredes
Secretaría de la Maestría en Estadística
Teléfono: 626-2000 anexo 5143
e-mail: m_estadistica@pucp.edu.pe ó paredes.elizabeth@pucp.edu.pe