<div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">Olá,</span><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">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.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Caso isso não seja possível, é claro cada casa é um caso. O pacote Amélia, VIM e mi tem funções para multiple imputation. </div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Segue um exemplo.</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><div># "Iterative Robust Model-based Input" através da função irmi do pacote "VIM"</div><div><br></div><div>library(VIM)</div><div><br></div><div>data(sleep, package = "VIM")</div><div><br></div><div>sleep$NonD[5] <- NA # 2.1</div><div><br></div><div>sleep$NonD[27] <- NA # 10.4</div><div><br></div><div>irmi_sleep <- irmi(sleep)</div><div><br></div><div>irmi_sleep</div><div><br></div><div># "Bootstrapped expectation-maximization" através da função amelia do pacote Amelia</div><div><br></div><div>library(Amelia)</div><div><br></div><div>amelia_sleep <- amelia(sleep, bounds = matrix(c(3, 0, 30), ncol = 3))</div><div><br></div><div>amelia_data_sleep <- amelia_sleep$imputations$imp5</div><div>amelia_data_sleep</div><div><br></div><div>library(mi)</div><div><br></div><div>info <- <a href="http://mi.info/" target="_blank">mi.info</a>(sleep)</div><div><br></div><div>mi_sleep <- mi(sleep, info = info, n.iter=10, add.noise=FALSE)</div><div><br></div><div>mi_data_sleep <- mi.data.frame(mi_sleep)</div></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Att.,</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">Alisson</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2016-04-11 13:10 GMT-03:00 Alisson Lucrécio <span dir="ltr"><<a href="mailto:alisson.lucrecio@ifgoiano.edu.br" target="_blank">alisson.lucrecio@ifgoiano.edu.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Olá,<div><br></div><div>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.</div><div><br></div><div>Caso isso não seja possível, é claro cada casa é um caso. O pacote Amélia, VIM e mi tem funções para multiple imputation. </div><div><br></div><div>Segue um exemplo.</div><div><br></div><div><div># "Iterative Robust Model-based Input" através da função irmi do pacote "VIM"</div><div><br></div><div>library(VIM)</div><div><br></div><div>data(sleep, package = "VIM")</div><div><br></div><div>sleep$NonD[5] <- NA # 2.1</div><div><br></div><div>sleep$NonD[27] <- NA # 10.4</div><div><br></div><div>irmi_sleep <- irmi(sleep)</div><div><br></div><div>irmi_sleep</div><div><br></div><div># "Bootstrapped expectation-maximization" através da função amelia do pacote Amelia</div><div><br></div><div>library(Amelia)</div><div><br></div><div>amelia_sleep <- amelia(sleep, bounds = matrix(c(3, 0, 30), ncol = 3))</div><div><br></div><div>amelia_data_sleep <- amelia_sleep$imputations$imp5</div><div>amelia_data_sleep</div><div><br></div><div>library(mi)</div><div><br></div><div>info <- <a href="http://mi.info" target="_blank">mi.info</a>(sleep)</div><div><br></div><div>mi_sleep <- mi(sleep, info = info, n.iter=10, add.noise=FALSE)</div><div><br></div><div>mi_data_sleep <- mi.data.frame(mi_sleep)</div></div><div><br></div><div>Att.,</div><div><br></div><div>Alisson</div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><div><div class="h5"><br><div class="gmail_quote">2016-04-11 10:40 GMT-03:00 ecacarva [via R-br] <span dir="ltr"><<a href="mailto:ml-node+s2285057n4665933h59@n4.nabble.com" target="_blank">ml-node+s2285057n4665933h59@n4.nabble.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">Alguém da lista poderia me da uma dica de como tratar dados missing ?<div><br></div><div>Multiple Imputation seria a técnica mais moderna ?</div><div><br></div><div>Obrigado<br clear="all"><div><br></div><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Elias</div></div></div></div></div></div>
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