[R-br] Dados Missing

[Alisson Lucrécio]

Ecacarva,

Boa noite.

Ecacarva,

Tudo depende dos seus dados. Uma vez fiz uns teste para os pacotes Amelia,
VIM e mi (Imputação múltipla), e observei que amelia tinha os melhores
ajustes, achei interessante pois esperava que o mi tivesse os melhores
ajustes. Entretanto, acabei usando os dados desbalanceados mesmo, como
tinha dados longitudinais fiz a análise como um modelo misto. Isso é fácil
de você testar. Crie um banco de dados exclua alguns valores e teste qual
desse métodos te da os melhores ajustes. Segue alguns artigos falando sobre
dados faltantes.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3016756/
http://www.statisticalhorizons.com/wp-content/uploads/MissingDataByML.pdf

Att.,

Alisson

2016-04-14 21:39 GMT-03:00 ecacarva [via R-br] <
ml-node+s2285057n4665950h86 em n4.nabble.com>:

> Valeu pessoal ! Vou analisar e testar o máximo nos meus dados.
>
> Alisson, fiquei especialmente interessado em tratar missing com  modelos
> mistos generalizados, já que você disse que é um método mais moderno.
>
> Você tem algum exemplo reprodutível ou literatura com exemplos ?
>
> Obrigado
>
> Em 14 de abril de 2016 13:07, Jônatan [via R-br] <[hidden email]
> <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665950&i=0>> escreveu:
>
>> no link abaixo há uma lista de Pacotes do R relacionados a MI, organizada
>> pelo autor do livro Flexible Imputation of Missing Data:
>> http://www.stefvanbuuren.nl/mi/Software.html
>>
>> Att.
>>
>> 2016-04-11 11:11 GMT-03:00 Elias Carvalho <[hidden email]
>> <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665948&i=0>>:
>>
>>> 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 forneça
>>> código mínimo reproduzível.
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>> ##  Professor do Departamento de Física
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