Aplicación de las Redes Neuronales Artificiales a la Imputación de Datos Estadísticos

Resumen

En el proceso de depuración de datos obtenidos mediante encuestas y almacenados en bases de datos estadísticas. Se detectan errores en el análisis de los datos, ya sean de tipo aleatorio o errores sistemáticos. En cualquier caso, es necesario llevar a cabo tareas de depuración que garanticen la consistencia y completitud de los datos. Dentro de proceso de depuración, una de las tareas a realizar es la imputación de valores perdidos. En este trabajo se considera el problema de edición automática de registros estadísticos mediante Redes de Neuronas Artificiales. un paradigma de computación que simula el procesamiento de información que realiza el cerebro humano. Se propone entrenar un perceptrón multinivel. Uno de los modelos más utilizados de Redes Neuronales Artificiales. Partiendo de una base de datos para la que se dispone tanto de los registros correctos como de los registros no corregidos. A la red neuronal se le suministra un registro y devuelve como salida un registro ya editado. Se pretende estudiar el comportamiento de la Red Neuronal en bases de datos estadísticas con presencia de errores de no respuesta. En base a diversos casos prácticos se obtiene un gran comportamiento de la red en problemas de imputación de valores perdidos.