<div dir="ltr">Caro Elias,<div><br></div><div>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.</div><div><br></div><div>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.</div><div><br></div><div>Com essa sua resposta, acho que você está em dúvida se os seus dados devem ser tratados como variáveis numéricas ou categóricas.</div><div><br></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2016-04-27 11:55 GMT-03:00 Elias Carvalho <span dir="ltr"><<a href="mailto:ecacarva@gmail.com" target="_blank">ecacarva@gmail.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"><div>Obrigado pelo retorno Cesar</div><div><br></div>O que quero dizer com normalização é o seguinte: meu algoritmo calcula dependências entre as variáveis, então minha dúvida é: <div><br></div><div><div>Fica correto comparar <span style="font-size:12.8px">Smoke com: "Yes" ou "No" vs </span><span style="font-size:12.8px">Diabetes com: 83, 79, 130? </span><br></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span><div><span style="font-size:12.8px">Ou seria melhor (como penso) categorizar diabetes com "Sem diabetes", "Pré-diabetes", "Diabetes".</span></div><div><span style="font-size:12.8px"><br></span></div><div>Desulpe pela pergunta talvez obvia, embora tenha estudado estatística a uns dois anos, ainda me considero muito novo e com muito a aprender.<span style="font-size:12.8px"><br></span><div><br></div><div><div style="font-size:12.8px"><div><div><br></div></div></div></div></div></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><span class="">Em 26 de abril de 2016 18:01, Cesar Rabak [via R-br] <span dir="ltr"><<a href="mailto:ml-node+s2285057n4666043h13@n4.nabble.com" target="_blank">ml-node+s2285057n4666043h13@n4.nabble.com</a>></span> escreveu:<br></span><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><span class="">
<div dir="ltr">Como seus dados estão categorizados seria necessário entender o quê você quis dizer por "normalização". . .<div><br></div></div></span><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><span class=""><div><div>2016-04-26 14:59 GMT-03:00 Elias Carvalho <span dir="ltr"><<a href="http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4666043&i=0" rel="nofollow" link="external" target="_blank">[hidden email]</a>></span>:<br></div></div></span><blockquote style="border-left:2px solid #cccccc;padding:0 1em" class="gmail_quote"><span class=""><div><div><div dir="ltr">Pessoal<div><br></div><div>To com dados de um banco aqui assim:</div><div><br></div><div><div><div><div><div><div><div>Group of Age: 1,2,3,4,5<br></div>Smoke...........: Yes / No<br></div>Diabetes........: 83, 79, 130 (Nível de Glicemia)<br></div>BMI.................: 41.6, 21.6, 34.2<br></div><div>Systilic Pressure: 130, 1140, 160<br></div><div><br></div>Preciso rodar um algoritmo para gerar uma rede bayesiana a partir desses dados.</div><div><br></div><div>Só gostaria de confirmar o seguinte: para obter um resultado mais acurado eu preciso normalizar esses dados certo ?<br><br></div></div><div>Alguém poderia sugerir um bom pacote para esse tipo de normalização.</div><br clear="all"><div><br></div><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><br></div></div></div></div></div></div>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="nofollow" link="external" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></span></blockquote></div><br></div>
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