Ola Pessoal Eu estou pesquisando métodos para tratar missing data no R Pelo que li até agora existem 3 tipos: - Missing Completely at Random (MCAR) - Missing at Random (MAR) - Not Missing at Random (NMAR) Para tratar o missing deve-se primeiro testar se os missing values são MCAR e para isso tem as funções LittleMCAR() do pacote BaylorEDPsych e TerMCARNormality() do pacote MissMech. E segundo o livro Latent Variable Modeling Using R do Beaujean os métodos mais modernos para lidar com missing são Full Information Maximum Likelihood (FIML) e Multiple Inputation (MI). Por favor, alguém da lista pode dar uma opinião, fazer comentários ou sugestões de como tratar missing values no dataset ? ps: Não sei se vou conseguir responder porque quando respondo a lista volta como se eu estivesse enviando mensagem: Delivery to the following recipient failed permanently: ml-node+s2285057n4665774h74@n4.nabble.com Your email to ml-node+s2285057n4665774h74@n4.nabble.com has been rejected because you are not allowed to post to http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Funcao-para-remover-colunas-tp4665766... . Please contact the owner about permissions or visit the Nabble Support forum. Estou respondendo pelo Chrome do meu Gmail. Obrigado -- Best regards... 8^) “The mind that is open to new ideas never come back to its original size” *Albert Einstein* _____________________________________________ Prof. Elias César Araújo de Carvalho CV: http://lattes.cnpq.br/4248328961021251