<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">Bom dia pessoal</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">Preciso de uma orientação.</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">Tenho uma base de dados com missing em uma quantidade razoável.</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">As variáveis com missing são: 4 dicotômicas (0 e 1) e 5 quantitativas contínuas.</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">Lendo sobre sobre os métodos para váriáveis quantitativas eu percebi que se usa muito o Predicitive Mean Matching (PMM) como um bom método de machine learning para IM, então pensei em usar este, mas tem outros.</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">Já para variáveis qualitativas dicotomicas vi na documentação: logreg, logreg.boot, porém vi em uma dissertação de mestrado que se utilizou o polyreg que é indicada para variáveis qualitativa nominal, assim como o método lda.</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small">Portanto, minha dúvida é: como escolher/avaliar o melhor método de imputação?</div><div class="gmail_default" style="font-family:times new roman,serif;font-size:small"> </div><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><font face="times new roman, serif"><i><span style="font-size:12.8px">In Jesu et Maria</span><br><br style="font-size:small"></i></font><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i>Obrigado</i></font></div><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i>Prof. Elias Carvalho</i></font></div><div style="font-size:small"><font face="times new roman, serif"><i><br></i></font></div><div><font face="times new roman, serif" size="2"><i><div>"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)</div><div>"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"</div></i></font></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div>