<div dir="ltr">Técnicas de bootstraping têm sido sugeridas para serem usadas <u>em conjunto</u> com imputação (geralmente múltipla como deseja o OP) mas não como uma solução para os valores inexistentes.<div><br></div><div>HTH</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2017-04-24 9:38 GMT-03:00 Edson Lira <span dir="ltr"><<a href="mailto:edinhoestat@yahoo.com.br" target="_blank">edinhoestat@yahoo.com.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div style="color:#000;background-color:#fff;font-family:times new roman,new york,times,serif;font-size:16px"><div>Não seria o caso de bootstrap?</div><div dir="ltr" id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10063"><a href="http://www.statmethods.net/advstats/bootstrapping.html" class="m_-5509465843282025270enhancr2_39706be5-eea3-3640-08f7-8349ca89e8ee" id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10062" target="_blank">Quick-R: Bootstrapping</a><br></div><div><br></div><div id="m_-5509465843282025270enhancr2_39706be5-eea3-3640-08f7-8349ca89e8ee" class="m_-5509465843282025270yahoo-link-enhancr-card m_-5509465843282025270yahoo-link-enhancr-not-allow-cover m_-5509465843282025270ymail-preserve-class m_-5509465843282025270ymail-preserve-style" style="max-width:400px;font-family:'Helvetica Neue',Helvetica,Arial,sans-serif" dir="ltr"> <a href="http://www.statmethods.net/advstats/bootstrapping.html" style="text-decoration:none!important;color:#000!important" class="m_-5509465843282025270yahoo-enhancr-cardlink" rel="noreferrer" id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10084" target="_blank"> <table class="m_-5509465843282025270card-wrapper" style="max-width:400px" id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10083" cellspacing="0" cellpadding="0" border="0"> <tbody id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10082"><tr id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10081"> <td id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10080" width="400"> <table class="m_-5509465843282025270card-info" style="background:#fff;max-width:400px;border:1px solid #e0e4e9;border-bottom:3px solid #000000" id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10079" cellspacing="0" cellpadding="0" width="100%" border="0"> <tbody id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10078"><tr id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10077"> <td style="vertical-align:top;padding:16px 0 16px 12px"> </td> <td style="vertical-align:middle;padding:16px 12px;width:99%" id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10076"> <h2 class="m_-5509465843282025270card-title" style="margin:0 0 4px 0;font-size:16px;font-family:'Helvetica Neue',Helvetica,Arial,sans-serif;word-break:break-word">Quick-R: Bootstrapping</h2> <div class="m_-5509465843282025270card-description" style="font-size:11px;line-height:15px;color:#999;word-break:break-word">You can bootstrap a single statistic or a vector (e.g., regression weights). This section will get you started w...</div> </td> <td class="m_-5509465843282025270card-share-container"></td> </tr> </tbody></table> </td> </tr> </tbody></table> </a></div><div id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10075"><br></div><div id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10057"><span></span></div><div id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10059"> </div><div class="m_-5509465843282025270signature" id="m_-5509465843282025270yui_3_16_0_ym19_1_1493036123486_10058">Prof. Edson Lira, Me <br>Estatístico<br>Manaus-Amazonas</div> <div class="m_-5509465843282025270qtdSeparateBR"><br><br></div><div class="m_-5509465843282025270yahoo_quoted" style="display:block"> <div style="font-family:times new roman,new york,times,serif;font-size:16px"> <div style="font-family:HelveticaNeue,Helvetica Neue,Helvetica,Arial,Lucida Grande,sans-serif;font-size:16px"><div><div class="h5"> <div dir="ltr"><font face="Arial" size="2"> Em Sexta-feira, 21 de Abril de 2017 10:16, Cesar Rabak via R-br <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> escreveu:<br></font></div> <br><br> </div></div><div class="m_-5509465843282025270y_msg_container"><div id="m_-5509465843282025270yiv6739525858"><div><div><div class="h5"><div dir="ltr">Elias,<div><br clear="none"></div><div>A imputação é uma técnica que super simplificadamente objetiva colocar dados em variáveis cujos valores estão ausentes para não "perturbar" uma determinada estatística e permitir analisar as outras variáveis dos casos sob estudo. </div><div><br clear="none"></div><div>Um exemplo simples seria colocar a média da variável em todos os casos de valores ausentes¹.</div><div><br clear="none"></div><div>No seu caso que você deseja fazer uma pesquisa usando redes bayesianas haveria necessidade de ver se a abordagem em si da imputação faria sentido e então ver qual (tipo) seria mais apropriada.</div><div><br clear="none"></div><div>Há uma extensa literatura sobre esse tema, que suponho você esteja familiarizado e consultando-a, e pelo meu contato com o tema quer me parecer que há uma certa preferência (do jeito da imputação) em função do domínio do problema.</div><div><br clear="none"></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br clear="none"></div><div><br clear="none"></div><div>[1] Bem simples, vou elidir a discussão sobre vantagens e desvantagens dessa específica abordagem e propriedade em função da quantidade de dados faltantes.</div></div></div></div><div class="m_-5509465843282025270yiv6739525858gmail_extra"><br clear="none"><div class="m_-5509465843282025270yiv6739525858gmail_quote"><div><div class="h5">2017-04-19 0:34 GMT-03:00 Elias Carvalho via R-br <span dir="ltr"><<a rel="nofollow" shape="rect" href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span>:<br clear="none"></div></div><blockquote class="m_-5509465843282025270yiv6739525858gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div class="h5"><div class="m_-5509465843282025270yiv6739525858yqt9704360897" id="m_-5509465843282025270yiv6739525858yqt62786"><div dir="ltr"><div class="m_-5509465843282025270yiv6739525858gmail_default"><div>Usando o pacote mice fiz o seguinte teste (imputação de dados):</div><div>imp <- mice(nhanes)</div><div>Isso gerou 5 conjuntos de dados imputados:</div><div>imp$imp$bmi </div><div><br clear="none"><img src="cid:xWm5uBvOfA7WtLu5ghaP" width="237" height="228"><br clear="none"><br clear="none"></div><div>Eu gostaria de entender como escolher o melhor dataset imputado</div><div>Por exemplo, para bmi (acima) qual das 5 colunas será a melhor escolha?</div><div>Eu achei vários exemplos usando regressão logistica, mas eu não vou rodar uma regressão logistica, vou usar os dados para criar uma rede bayesiana.</div><div>Alguém poderia me ajudar por favor?</div></div><span class="m_-5509465843282025270yiv6739525858HOEnZb"><font color="#888888">-- <br clear="none"></font></span><div class="m_-5509465843282025270yiv6739525858m_-8802774608755463934gmail_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 clear="none"><br style="font-size:small" clear="none"></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 clear="none"></i></font></div><div><font face="times new roman, serif" size="2"><i></i></font><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></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
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