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Cómo manejar datos faltantes · LearnSpace
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Cómo manejar datos faltantes

Курс от University of Maryland, College Park
Уровень не указан≈ 17.9 чИспанский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

En este curso, se tratarán los pasos que se deben seguir para ponderar encuestas de muestra. Se incluirán los métodos para ajustar las no respuestas y para usar datos externos a la encuesta para calibrarla. Entre las técnicas que se abordarán, se encuentran los ajustes que se utilizan para las propensiones de respuesta estimada, la postestratificación, el rastrillado y la estimación de regresión general. Asimismo, se discutirán las técnicas alternativas para imputar los valores de los elementos faltantes. Se tratarán las funciones que ofrecen los diferentes paquetes de software estadístico R®, Stata® y SAS® para la ponderación y la imputación.

Навыки, которые вы освоите

Sampling (Statistics)Statistical MethodsRegression AnalysisR (Software)R ProgrammingData Analysis SoftwareStatistical SoftwareStatistical ModelingStatistical AnalysisData IntegrityStata

Программа курса

5 модулей · 71 учебных материалов

01Pasos generales en la ponderación21 материалов

Introducción

IntroducciónВидеоCuestionario introductorio sobre ponderacionesЗаданиеApuntes + lectura adicionalЧтение

Estimar cantidades

Estimar cantidades

Учитесь у экспертов

Richard Valliant, Ph.D.

Research Professor

Cómo manejar datos faltantes
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Обучение на Coursera

≈ 17.9 ч

5 модулей

Язык: Испанский

Субтитры: Английский

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CantidadesЗадание
Apuntes de claseЧтение

Objetivos de la estimación

Objetivos de la estimaciónВидеоObjetivosЗаданиеApuntes de claseЧтение

Interpretación estadística de estimados

Interpretación estadística de estimadosВидеоInterpretaciónЗаданиеApuntes de claseЧтение

Problemas de cobertura

Problemas de coberturaВидеоCoberturaЗаданиеApuntes de claseЧтение

Mejorar la precisión

Mejorar la precisiónВидеоMejorar la precisiónЗаданиеApuntes de claseЧтение

Efectos de ponderar errores estándar

Efectos de la ponderación en errores estándarВидеоEfectos en errores estándarЗаданиеApuntes de claseЧтение
02Pasos específicos17 материалов

Resumen

ResumenВидеоResumenЗаданиеApuntes de claseЧтение

Ponderaciones base

Ponderaciones baseВидеоPonderaciones baseЗаданиеApuntes de claseЧтение

Ajustes de no respuesta

Ajustes de no respuestaВидеоNo respuestaЗаданиеApuntes de claseЧтение

Propensiones de respuesta

Propensiones de respuestaВидеоApuntes de claseЧтение

Algoritmos de árbol

Algoritmos de árbolВидеоÁrbolЗаданиеApuntes de claseЧтение

Calibración

CalibraciónВидеоCalibraciónЗаданиеApuntes de claseЧтение
03Implementar los pasos15 материалов

Software

SoftwareВидеоSoftwareЗаданиеApuntes de claseЧтение

Ponderaciones base

Ponderaciones baseВидеоApuntes de clase + softwareЧтение

Más sobre ponderaciones base

Más sobre ponderaciones baseВидеоApuntes de claseЧтениеCuestionario sobre ponderaciones baseЗадание

Ajustes de no respuesta

Ajustes de no respuestaВидеоApuntes de clase + software para clases de propensiónЧтениеCuestionario sobre ajustes de no respuestaЗадание

Calibración

Ejemplos de calibraciónВидеоSoftware para postestratificaciónВидеоApuntes de clase + software para calibraciónЧтениеCuestionario sobre calibración y postestratificaciónЗадание
04Imputación para elementos faltantes16 материалов

Razones para la imputación

Razones para la imputaciónВидеоRazones para la imputaciónЗаданиеApuntes de claseЧтение

Media y cubierta inmediata

Media y cubierta inmediataВидеоMedia y cubierta inmediataЗаданиеApuntes de claseЧтение

Regresión

Imputación de regresiónВидеоImputación de regresiónЗаданиеApuntes de claseЧтение

Efecto en varianzas de imputar valores faltantes

Efecto en varianzasВидеоEfectos en varianzasЗаданиеApuntes de claseЧтение

Software para imputación

Paquete mice en RВидеоEjemplo miceВидеоSoftware para imputaciónЗаданиеApuntes de clase + paquete mice en RЧтение
05Resumen del curso 52 материалов

Resumen del curso 5

ResumenВидеоApuntes de claseЧтение