Olá, Multiple imputation para substituição de missing não é uma muito técnica muito nova. O que existe de mais moderno seria usar os modelos mistos generalizados para estimar seus coeficiente desconsiderando os dados faltantes. Caso isso não seja possível, é claro cada casa é um caso. O pacote Amélia, VIM e mi tem funções para multiple imputation. Segue um exemplo. # "Iterative Robust Model-based Input" através da função irmi do pacote "VIM" library(VIM) data(sleep, package = "VIM") sleep$NonD[5] <- NA # 2.1 sleep$NonD[27] <- NA # 10.4 irmi_sleep <- irmi(sleep) irmi_sleep # "Bootstrapped expectation-maximization" através da função amelia do pacote Amelia library(Amelia) amelia_sleep <- amelia(sleep, bounds = matrix(c(3, 0, 30), ncol = 3)) amelia_data_sleep <- amelia_sleep$imputations$imp5 amelia_data_sleep library(mi) info <- mi.info(sleep) mi_sleep <- mi(sleep, info = info, n.iter=10, add.noise=FALSE) mi_data_sleep <- mi.data.frame(mi_sleep) Att., Alisson 2016-04-11 13:10 GMT-03:00 Alisson Lucrécio < alisson.lucrecio@ifgoiano.edu.br>:
Olá,
Multiple imputation para substituição de missing não é uma muito técnica muito nova. O que existe de mais moderno seria usar os modelos mistos generalizados para estimar seus coeficiente desconsiderando os dados faltantes.
Caso isso não seja possível, é claro cada casa é um caso. O pacote Amélia, VIM e mi tem funções para multiple imputation.
Segue um exemplo.
# "Iterative Robust Model-based Input" através da função irmi do pacote "VIM"
library(VIM)
data(sleep, package = "VIM")
sleep$NonD[5] <- NA # 2.1
sleep$NonD[27] <- NA # 10.4
irmi_sleep <- irmi(sleep)
irmi_sleep
# "Bootstrapped expectation-maximization" através da função amelia do pacote Amelia
library(Amelia)
amelia_sleep <- amelia(sleep, bounds = matrix(c(3, 0, 30), ncol = 3))
amelia_data_sleep <- amelia_sleep$imputations$imp5 amelia_data_sleep
library(mi)
info <- mi.info(sleep)
mi_sleep <- mi(sleep, info = info, n.iter=10, add.noise=FALSE)
mi_data_sleep <- mi.data.frame(mi_sleep)
Att.,
Alisson
2016-04-11 10:40 GMT-03:00 ecacarva [via R-br] < ml-node+s2285057n4665933h59@n4.nabble.com>:
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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-- Alisson Lucrecio da Costa
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