<div dir="ltr">Rapaz!<div><br></div><div>Com 24 variáveis e apenas 40 objetos, que entendo aqui como número de dados, amostras ou "linhas" do banco de dados, você se arrisca a fazer um sobreajuste (<i>overfitting</i>)¹ e não uma análise estatística!</div><div><br></div><div>Ademais, com dados faltantes em alguns casos você ainda vai uma nova questão do que esses dados imputados poderia significar se essa for a saída encontrada ou se a alternativa for descartar casos com dados faltantes. . .</div><div><br></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div><div><br></div><div>[1] V. também a respeito da "one in ten rule", embora o número dez pode precisar ser maior como no seu caso que além de multivariada tem dados faltantes.</div><div><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Wed, May 29, 2019 at 2:06 PM Caio Correa por (R-br) <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><quote author='R-br mailing list'><br>
Boa tarde Prezados.<br>
<br>
Estou a tratar dados experimentais em excel, sendo que alguns dados estão<br>
em falta em relação a algumas variáveis e objetos (entradas em Excel).<br>
<br>
Vou realizar a análise multivariada com dados de uma planilha (40 objetos<br>
versus 24 colunas de dados), mas antes, eu tenho que prever os dados em<br>
falta de algumas células.<br>
<br>
Por gentileza alguém teria recomendação de script no R com a implementação<br>
dos métodos?<br>
<br>
- Método do algoritmo E-M (Expectativa-Maximização) que pressupõe a<br>
normalidade dos dados referentes às variáveis de resposta<br>
<br>
e<br>
<br>
- Modelo de regressão logística. A equação gerada permitiria estimar os<br>
valores dos dados perdidos. Não assume uma distribuição normal das<br>
variáveis de resposta. Ao contrário da regressão linear cujos dados variam<br>
de - ∞ a + ∞, na regressão logística eles variam de 0 a 1 e, portanto, são<br>
apropriados para variáveis cujos valores variam de 0 a 1.<br>
<br>
Em vista do exposto, alguém poderia me ajudar ou recomendar alguém que<br>
saiba implementar esses métodos no R?<br>
<br>
<br>
Grato pela atenção.<br>
<br>
Obrigado<br>
<br>
_______________________________________________<br>
R-br mailing list<br>
<a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" rel="noreferrer" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forne�a c�digo<br>
m�nimo reproduz�vel.<br>
</quote><br>
Quoted from: <br>
<a href="http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Aplicacao-de-metodos-de-dados-faltantes-no-ambiente-R-tp4668543.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Aplicacao-de-metodos-de-dados-faltantes-no-ambiente-R-tp4668543.html</a><br>
<br>
<br>
Dê uma olhada nesse post...<br>
<a href="https://towardsdatascience.com/6-different-ways-to-compensate-for-missing-values-data-imputation-with-examples-6022d9ca0779" rel="noreferrer" target="_blank">https://towardsdatascience.com/6-different-ways-to-compensate-for-missing-values-data-imputation-with-examples-6022d9ca0779</a><br>
<br>
_____________________________________<br>
Sent from <a href="http://r-br.2285057.n4.nabble.com" rel="noreferrer" target="_blank">http://r-br.2285057.n4.nabble.com</a><br>
<br>
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R-br mailing list<br>
<a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" rel="noreferrer" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e fornea cdigo mnimo reproduzvel.</blockquote></div>