Inputazio tekniken errendimenduaren ebaluazioa bi neurketako luzeranzko datuetan

Abstract

Neurketa errepikatuetan oinarrituriko behaketa-ikerketak menpeko aldagaien aldaketak denboran zehar aztertzeko erabiltzen dira. Bi neurketa baizik bakarrik egiten ez direnean, ikerketa helburu nagusietariko bat izan daiteke menpeko aldagaiaren batez besteko aldaketa aurresaten dituzten faktoreak zehaztea. Menpeko aldagaian faltako balioak ohikoak dira ikerketa mota hauetan, behaturiko datuen analisiaren emaitzak alboratuak gerta daitezkeelarik. Lan honetan inputazio teknika desberdinak proposatuko ditugu datu-analisiak egiterakoan faltako balioei aurre egiteko aukera gisa. Hiru inputazio metodoren errendimendua aztertu dugu (K-Nearest Neighbor, Propensity Score eta Markov Chain Monte Carlo algoritmoak), faltako balioek datu multzo osoaren % 10a eta % 30a osatzen dutenean.