[R-br] Normalização

[Cesar Rabak]

Caro Elias,

Pensando de maneira mais geral, sem especifidade para s/necessidade de
fazer uma Rede Bayesiana, a análise para as variáveis "Smoke" x "Diabetes"
poderia ser feita com a diabetes considerada uma variável numérica ou
categorizada (com os nomes dados por você), aliás de forma análoga com a
pressão sistólica, etc.

Obviamente o tipo de análise seria diferente do ponto de vista
estatístico/matemático, ou melhor dizendo a "técnica" para analisar seria
especificamente diferente para levar em conta os tipos de dados.

Com essa sua resposta, acho que você está em dúvida se os seus dados devem
ser tratados como variáveis numéricas ou categóricas.

HTH
--
Cesar Rabak


2016-04-27 11:55 GMT-03:00 Elias Carvalho <ecacarva em gmail.com>:

> Obrigado pelo retorno Cesar
>
> O que quero dizer com normalização é o seguinte: meu algoritmo calcula
> dependências entre as variáveis, então minha dúvida é:
>
> Fica correto comparar Smoke com: "Yes" ou "No" vs Diabetes com: 83, 79,
> 130?
>
> Ou seria melhor (como penso) categorizar diabetes com "Sem diabetes",
> "Pré-diabetes", "Diabetes".
>
> Desulpe pela pergunta talvez obvia, embora tenha estudado estatística a
> uns dois anos, ainda me considero muito novo e com muito a aprender.
>
>
>
> Em 26 de abril de 2016 18:01, Cesar Rabak [via R-br] <
> ml-node+s2285057n4666043h13 em n4.nabble.com> escreveu:
>
>> Como seus dados estão categorizados seria necessário entender o quê você
>> quis dizer por "normalização". . .
>>
>>
>> 2016-04-26 14:59 GMT-03:00 Elias Carvalho <[hidden email]
>> <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4666043&i=0>>:
>>
>>> Pessoal
>>>
>>> To com dados de um banco aqui assim:
>>>
>>> Group of Age: 1,2,3,4,5
>>> Smoke...........: Yes / No
>>> Diabetes........: 83, 79, 130 (Nível de Glicemia)
>>> BMI.................: 41.6, 21.6, 34.2
>>> Systilic Pressure: 130, 1140, 160
>>>
>>> Preciso rodar um algoritmo para gerar uma rede bayesiana a partir desses
>>> dados.
>>>
>>> Só gostaria de confirmar o seguinte: para obter um resultado mais
>>> acurado eu preciso normalizar esses dados certo ?
>>>
>>> Alguém poderia sugerir um bom pacote para esse tipo de normalização.
>>>
>>>
>>>
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>>> código mínimo reproduzível.
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>> c�digo m�nimo reproduz�vel.
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>
>
>
> --
> Best regards... 8^)
>
> “The mind that is open to new ideas never come back
> to its original size”  *Albert Einstein*
>
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