Pessoal no meu caso tenho variáveis com alto indice de missing (53 A 79%) : [1] " variable: V1 number.na: 1456 percent.na: 0.73%" [1] " variable: V2 number.na: 1052 percent.na: 0.53%" [1] " variable: V3 number.na: 1577 percent.na: 0.79%" [1] " variable: V4 number.na: 1564 percent.na: 0.78%" Existe alguma regra ? Vale a pena aplicar um método pra tratar esses missing quando a quantidade é alta ? Em 19 de abril de 2016 22:21, Elias Carvalho <ecacarva@gmail.com> escreveu:
Alisson
Na verdade não me expressei direito, ainda estou estudando e tentando entender melhor a estatística.
A minha dúvida maior é como escolher o melhor ajuste, você pode indicar uma literatura confiável onde posso ver esses conceitos ?
Digo isso porque buscando pelo google vem muito lixo.
Em 19 de abril de 2016 21:56, Elias Carvalho <ecacarva@gmail.com> escreveu:
Muito obrigado Alisson estou lendo todas as referências, a propósito, você teria como inidar um exemplo prático ? Eu sempre gosto de aliar a teoria e a prática.
Em 15 de abril de 2016 00:02, Alisson Lucrécio [via R-br] < ml-node+s2285057n4665951h61@n4.nabble.com> escreveu:
Ecacarva,
Boa noite.
Ecacarva,
Tudo depende dos seus dados. Uma vez fiz uns teste para os pacotes Amelia, VIM e mi (Imputação múltipla), e observei que amelia tinha os melhores ajustes, achei interessante pois esperava que o mi tivesse os melhores ajustes. Entretanto, acabei usando os dados desbalanceados mesmo, como tinha dados longitudinais fiz a análise como um modelo misto. Isso é fácil de você testar. Crie um banco de dados exclua alguns valores e teste qual desse métodos te da os melhores ajustes. Segue alguns artigos falando sobre dados faltantes.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3016756/ http://www.statisticalhorizons.com/wp-content/uploads/MissingDataByML.pdf
Att.,
Alisson
2016-04-14 21:39 GMT-03:00 ecacarva [via R-br] <[hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665951&i=0>>:
Valeu pessoal ! Vou analisar e testar o máximo nos meus dados.
Alisson, fiquei especialmente interessado em tratar missing com modelos mistos generalizados, já que você disse que é um método mais moderno.
Você tem algum exemplo reprodutível ou literatura com exemplos ?
Obrigado
Em 14 de abril de 2016 13:07, Jônatan [via R-br] <[hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665950&i=0>> escreveu:
no link abaixo há uma lista de Pacotes do R relacionados a MI, organizada pelo autor do livro Flexible Imputation of Missing Data: http://www.stefvanbuuren.nl/mi/Software.html
Att.
2016-04-11 11:11 GMT-03:00 Elias Carvalho <[hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665948&i=0>>:
Alguém da lista poderia me da uma dica de como tratar dados missing ?
Multiple Imputation seria a técnica mais moderna ?
Obrigado
Elias
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-- ############################################################### ## Jônatan Dupont Tatsch ## Professor do Departamento de Física ## Coordenador Substituto do Programa de Pós-Graduação em Meteorologia (PPGMET) ## Centro de Ciências Exatas e Naturais (CCNE) ## Universidade Federal de Santa Maria - UFSM ## Faixa de Camobi, Prédio 13 - Campus UFSM - Santa Maria, RS, Brasil - 97105-900 ## Telefone: <a href="tel:%2B55%2855%2933012083" value="<a href="tel:%2B555533012083" value="+555533012083" target="_blank"> +555533012083" target="_blank"><a href="tel:%2B55%2855%2933012083" value="+555533012083" target="_blank">+55(55)33012083 ## www.ufsm.br/meteorologia ###############################################################
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