Logarithmic imputation methods under correlated measurement errors

Métodos de imputación logarítmica bajo errores de medida correlacionados

In sample survey, missing data is a common issue. Various imputation techniques have been developed to handle the missing data issue. But, a miniscule work has been done to handle missing data issue in the presence of measurement errors (ME) and correlated measurement errors (CME). This manuscript proposes a few logarithmic imputation techniques and the accompanying point estimators to address the missing data issue when the data are affected by CME. The mean square error (MSE) of the proposed imputation methods is reported to the first order approximation. The dominance conditions of the proposed imputation methods over the coeval imputation methods are obtained. Afterward, a simulation study using an artificially drawn population and a real data application are carried out to support the theoretical findings.

En las encuestas por muestreo, la falta de datos es un problema común. Se han desarrollado varias técnicas de imputación para abordar el problema de la falta de datos. Sin embargo, se ha realizado un trabajo minúsculo para abordar el problema de la falta de datos en presencia de errores de medición (ME) y errores de medición correlacionados (CME). Este manuscrito propone algunas técnicas de imputación logarítmica y los estimadores puntuales que las acompañan para abordar el problema de la falta de datos cuando los datos se ven afectados por CME. El error cuadrático medio (MSE) de los métodos de imputación propuestos se informa a la aproximación de primer orden. Se obtienen las condiciones de dominancia de los métodos de imputación propuestos sobre los métodos de imputación coetáneos. Luego, se lleva a cabo un estudio de simulación utilizando una población dibujada artificialmente y una aplicación de datos reales para respaldar los hallazgos teóricos.