Simulación de datos faltantes por medio de estimaciones por método Kernel
Date
2020
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
“En los últimos años, la contaminación ambiental provocada por mano del ser humano ha sido un tema de gran estudio, en especial los efectos en la salud. En la contaminación fotoquímica1 el ozono es considerado principalmente el componente más toxico de la mezcla. Los estudios han revelado que las altas concentraciones de ozono, tienen efecto relacionados con el sistema respiratorio, como la disminución de la función pulmonar o agravamiento del asma como se menciona en [2], por lo que su estudio es importante. En el caso del monitoreo de los niveles de ozono, tanto como en otras áreas del conocimiento, existe perdida de datos por muy diversas situaciones que el investigador no puede controlar, como son, falta de apoyo económico, los individuos han muerto o se cambiaron de sitio geográfico, desperfectos en los dispositivos de medición, etc. La pérdida de información existe por diversas situaciones que algunas veces el investigador no puede controlar y esto puede afectar la efectividad de las estimaciones. Los primeros casos heurísticos para trabajar los datos faltantes, como el análisis de datos completos, o la imputación mediante la media (véase [5]) tienen algunos inconvenientes. Para el primer método, sus consecuencias radican en la cantidad de información que se pierda al descartar los casos faltantes.”
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