En la estimación de modelos de regresión logística, la convergencia del algoritmo de maximización es crítica; sin embargo, esto puede fallar. Se han realizado numerosos métodos de corrección de sesgo para estimaciones de máxima verosimilitud de parámetros en casos de conjuntos de datos completos, y también para modelos longitudinales. Los conjuntos de datos balanceados proporcionan estimaciones consistentes de los estimadores de logit condicional para modelos de datos de panel de respuesta binaria. Cuando se enfrentan a un problema de covariables faltantes, los investigadores adoptan diversas técnicas de imputación para completar los datos y, sin pérdida de generalidad, las estimaciones consistentes siguen siendo suficientes asintóticamente. Para las estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros para la regresión logística en casos de covariables imputadas, la elección óptima de una técnica de imputación que produzca las mejores estimaciones con la mínima varianza sigue siendo esquiva. Este documento tiene como objetivo examinar el comportamiento de la matriz Hessiana con los valores óptimos del vector de covariables imputadas, lo que hará que el algoritmo de Newton-Raphson converja más rápido a través de un valor absoluto reducido del producto de la función de puntuación y el componente inverso de la información de Fisher. Nos enfocamos en un método utilizado para modificar la función de verosimilitud condicional a través de la partición de la matriz de covariables. También confirmamos que los módulos positivos de la Hessiana para estimadores condicionales son suficientes para la concavidad de la función de log-verosimilitud, lo que resulta en estimaciones óptimas de parámetros. Un módulo de Hessiana aumentado asegura una convergencia más rápida de las estimaciones de parámetros. Los resultados de la simulación revelan que las imputaciones basadas en modelos funcionan mejor que las técnicas de imputación clásicas, produciendo estimaciones con un sesgo menor y una mayor precisión para la estimación de máxima verosimilitud condicional de modelos de panel no lineales.