Tratamento de Dados Ausentes com Imputações em R

Conheça a taxonomia dos métodos de imputação e aprenda três técnicas baseadas em doadores: imputação pela média, hot-deck e k-Nearest-Neighbors. Você vai abrir a caixa-preta para ver como esses métodos funcionam antes de aplicá-los a um conjunto de dados de clima tropical do mundo real. No caminho, também vai aprender truques úteis para fazê-los funcionar ainda melhor nos seus problemas.

Chegou a hora de aprender a usar modelos estatísticos e de Machine Learning, como regressão linear, regressão logística e random forests, para imputar dados ausentes. Neste capítulo, você vai explorar como os modelos fazem suas previsões e usar esse conhecimento para sortear os valores imputados de distribuições condicionais. Isso é importante porque garante que suas imputações sejam mais variadas e plausíveis, tornando-as mais próximas dos dados verdadeiros.

Valores imputados não são imutáveis. Eles são apenas estimativas, e estimativas vêm com incerteza. Neste capítulo final, você vai descobrir como o bootstrapping e as equações encadeadas com o pacote mice podem ser usados para incorporar a incerteza da imputação em seus modelos e análises, tornando-os mais confiáveis e robustos.