Alguém da lista poderia me da uma dica de como tratar dados missing ? Multiple Imputation seria a técnica mais moderna ? Obrigado Elias
Elias, acho que vc precisa especificar melhor o que quer fazer. Olhe essa rotina. bd[bd==""]<-NA Elimina os missings. É só isso? [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas Em Segunda-feira, 11 de Abril de 2016 10:12, Elias Carvalho <ecacarva@gmail.com> escreveu: Alguém da lista poderia me da uma dica de como tratar dados missing ? Multiple Imputation seria a técnica mais moderna ? Obrigado Elias _______________________________________________ R-br mailing list 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� c�igo m�imo reproduz�el.
Ha tanta coisa nesse topico... da pra fazer um curso de seis meses so com isso. Eu ja usei imputaçao multipla algumas vezes com o pacote mice, ou com o rms::aregImpute. Pedro Brasil (:)= Em 11/04/2016 11:12, "Elias Carvalho" <ecacarva@gmail.com> escreveu:
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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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 <ecacarva@gmail.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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-- ############################################################### ## 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: +55(55)33012083 ## www.ufsm.br/meteorologia ###############################################################
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] < ml-node+s2285057n4665948h68@n4.nabble.com> 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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-- 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
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] < ml-node+s2285057n4665950h86@n4.nabble.com>:
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:
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Att.
2016-04-11 11:11 GMT-03:00 Elias Carvalho <[hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665948&i=0>>:
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-- Alisson Lucrecio da Costa
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:
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Att.,
Alisson
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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:
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Att.
2016-04-11 11:11 GMT-03:00 Elias Carvalho <[hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665948&i=0>>:
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Elias
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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.
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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>>:
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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:
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Att.
2016-04-11 11:11 GMT-03:00 Elias Carvalho <[hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665948&i=0>>:
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Obrigado
Elias
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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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-- Alisson Lucrecio da Costa
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participantes (5)
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Alisson Lucrécio -
Edson Lira -
Elias Carvalho -
Jônatan -
Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil