Imputación de datos en diseños switchback usando un modelo mixto con errores correlacionados Data Imputation in Switchback Designs Using a Mixed Model with Correlated Errors

Se trata el problema de imputar mediciones individuales en datos provenientes de diseños switchback con errores correlacionados, teniendo en cuenta la propuesta de Barroso et al. (1998), donde se considera el BLUP (Best Li- near Unbiased Predictor) para la imputación de datos. Se hizo uso de los val...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: LUIS FERNANDO GRAJALES, LUIS ALBERTO LÓPEZ
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Nacional de Colombia 2006-05-01
Series:Revista Colombiana de Estadística
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512006000200006
Description
Summary:Se trata el problema de imputar mediciones individuales en datos provenientes de diseños switchback con errores correlacionados, teniendo en cuenta la propuesta de Barroso et al. (1998), donde se considera el BLUP (Best Li- near Unbiased Predictor) para la imputación de datos. Se hizo uso de los valores propios de las matrices de cuadrados medios de los errores de las predicciones para comparar las estructuras de covarianza &sigma;²I, AR(1) y CS asociadas a los errores. Los resultados sugieren que las dos primeras estructuras son más adecuadas que la tercera.<br>The problem of predicting individual measurements in switchback designs with correlated errors is considered. The predictions and imputations are done using the BLUP (Best Linear Unbiased Predictions), which have been suggested by Barroso et al. (1998). Three covariance structures were compared by the eigenvalues of the matrices of mean square errors. The results suggest that structures &sigma;²I and AR(1) are better than CS.
ISSN:0120-1751