[R-br] Dados Missing

[Alisson Lucrécio]

Olá,

Multiple imputation para substituição de missing não é uma muito técnica
muito nova. O que existe de mais moderno seria usar os modelos mistos
generalizados para estimar seus coeficiente desconsiderando os dados
faltantes.

Caso isso não seja possível, é claro cada casa é um caso. O pacote Amélia,
VIM e mi tem funções para multiple imputation.

Segue um exemplo.

# "Iterative Robust Model-based Input" através da função irmi do pacote
"VIM"

library(VIM)

data(sleep, package = "VIM")

sleep$NonD[5] <- NA # 2.1

sleep$NonD[27] <- NA # 10.4

irmi_sleep <- irmi(sleep)

irmi_sleep

# "Bootstrapped expectation-maximization" através da função amelia do
pacote Amelia

library(Amelia)

amelia_sleep <- amelia(sleep, bounds = matrix(c(3, 0, 30), ncol = 3))

amelia_data_sleep <- amelia_sleep$imputations$imp5
amelia_data_sleep

library(mi)

info <- mi.info(sleep)

mi_sleep <- mi(sleep, info = info, n.iter=10, add.noise=FALSE)

mi_data_sleep <- mi.data.frame(mi_sleep)

Att.,

Alisson

2016-04-11 13:10 GMT-03:00 Alisson Lucrécio <
alisson.lucrecio em ifgoiano.edu.br>:

> Olá,
>
> Multiple imputation para substituição de missing não é uma muito técnica
> muito nova. O que existe de mais moderno seria usar os modelos mistos
> generalizados para estimar seus coeficiente desconsiderando os dados
> faltantes.
>
> Caso isso não seja possível, é claro cada casa é um caso. O pacote Amélia,
> VIM e mi tem funções para multiple imputation.
>
> Segue um exemplo.
>
> # "Iterative Robust Model-based Input" através da função irmi do pacote
> "VIM"
>
> library(VIM)
>
> data(sleep, package = "VIM")
>
> sleep$NonD[5] <- NA # 2.1
>
> sleep$NonD[27] <- NA # 10.4
>
> irmi_sleep <- irmi(sleep)
>
> irmi_sleep
>
> # "Bootstrapped expectation-maximization" através da função amelia do
> pacote Amelia
>
> library(Amelia)
>
> amelia_sleep <- amelia(sleep, bounds = matrix(c(3, 0, 30), ncol = 3))
>
> amelia_data_sleep <- amelia_sleep$imputations$imp5
> amelia_data_sleep
>
> library(mi)
>
> info <- mi.info(sleep)
>
> mi_sleep <- mi(sleep, info = info, n.iter=10, add.noise=FALSE)
>
> mi_data_sleep <- mi.data.frame(mi_sleep)
>
> Att.,
>
> Alisson
>
>
> 2016-04-11 10:40 GMT-03:00 ecacarva [via R-br] <
> ml-node+s2285057n4665933h59 em n4.nabble.com>:
>
>> Alguém da lista poderia me da uma dica de como tratar dados missing ?
>>
>> Multiple Imputation seria a técnica mais moderna ?
>>
>> Obrigado
>>
>> Elias
>>
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>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a
>> c�digo m�nimo reproduz�vel.
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