<quote author='R-br mailing list'>
Boa tarde Prezados.

Estou a tratar dados experimentais em excel, sendo que alguns dados estão
em falta em relação a algumas variáveis e objetos (entradas em Excel).

Vou realizar a análise multivariada com dados de uma planilha (40 objetos
versus 24 colunas de dados), mas antes, eu tenho que prever os dados em
falta de algumas células.

Por gentileza alguém teria recomendação de script no R com a implementação
dos métodos?

- Método do algoritmo E-M (Expectativa-Maximização) que pressupõe a
normalidade dos dados referentes às variáveis de resposta

e

- Modelo de regressão logística. A equação gerada permitiria estimar os
valores dos dados perdidos. Não assume uma distribuição normal das
variáveis de resposta. Ao contrário da regressão linear cujos dados variam
de - ∞ a + ∞, na regressão logística eles variam de 0 a 1 e, portanto, são
apropriados para variáveis cujos valores variam de 0 a 1.

Em vista do exposto, alguém poderia me ajudar ou recomendar alguém que
saiba implementar esses métodos no R?


Grato pela atenção.

Obrigado

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R-br@listas.c3sl.ufpr.br
https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
</quote>
Quoted from:
http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Aplicacao-de-metodos-de-dados-faltantes-no-ambiente-R-tp4668543.html


Dê uma olhada nesse post...
https://towardsdatascience.com/6-different-ways-to-compensate-for-missing-values-data-imputation-with-examples-6022d9ca0779

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