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- W1525558824 abstract "En los ultimos anos se ha consolidado el uso de redes neuronales artificiales como complemento a los metodos estadisticos. Sin embar go, no se ha profundizado en el estudio de como las redes neuronales artificiales se ven afectadas por la presencia de datos faltantes, ni en el esta blecimiento de las mejores estrategias para abordarlos durante la fase de analisis estadistico. En nuestro tr abajo investigamos la eficacia de diversas tecnicas para afrontar los datos faltantes en analisis descripti vos univariantes y en la generacion de modelos de clasificacion, entre las que se incluyen redes neuronales del tipo perce ptron multicapa y de funcion base radial. Nuestros resultados sugieren que, en general, para los tipos de variables estudiados las redes neuronales artificiales son mas eficaces en la disminucion del er ror de imputacion que otras tecnicas de analisis ampliamente utilizadas cuando existe un ni vel de correlacion no nulo con otras varia bles registradas. Analysis of missing data with artificial neural networks: A simulation stud y. In the last years it has be en consolidated the use of artificial neural nets as a complement to statistical methods. Ho wever, it has not been deeply studied neither how the presence of missing data af fects artificial neuronal nets nor the establishment of the best str ategies to treat missing data in the sta ge of statistical analysis. In our wor k we investigate the effectiveness of different techniques to face missing data in uni variant descripti ve analysis and in the gener ation of classification models, including multila yer perceptron and radial ba sis function neural nets. Our results sug gest that, in general, artificial neural nets are more ef fective in decreasing the imputation er ror than other broadly used analysis techniques." @default.
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