Elegir modelos predeterminados
MICE crea un modelo de imputación independiente para cada variable del conjunto de datos. El tipo de modelo depende del tipo de variable en cuestión. Una forma común de especificar los tipos de modelos que queremos usar es establecer un modelo predeterminado para cada uno de los cuatro tipos de variables.
Puedes hacerlo pasando el argumento defaultMethod a mice(), que debe ser un vector de longitud 4 con los métodos de imputación predeterminados para:
- Variables continuas,
- Variables binarias,
- Variables categóricas (factores no ordenados),
- Variables factor (factores ordenados).
En este ejercicio, aprovecharás la documentación de mice para consultar la lista de métodos disponibles y elegir los que deseas que use el algoritmo. ¡Vamos a seleccionar modelos!
Este ejercicio forma parte del curso
Tratamiento de datos faltantes con imputaciones en R
Instrucciones del ejercicio
- En la RDocumentation a la que accedes con
?mice, hay una tabla con la palabra clave de cada método. - Imputa los datos de
biopicsconmice()usando los siguientes métodos predeterminados, en este orden: árboles de clasificación y regresión, análisis discriminante lineal, predictive mean matching, modelo de odds proporcionales. - Imprime
biopics_multiimppara ver qué método se usó en cada variable.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Impute biopics using the methods specified in the instruction
biopics_multiimp <- ___(biopics, m = 20,
defaultMethod = ___)
# Print biopics_multiimp
print(biopics_multiimp)