Dados ausentes: o que pode dar errado

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Este exercício faz parte do curso

Tratamento de Dados Ausentes com Imputações em R

AvançadoNível de habilidade

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Neste capítulo, você vai entender por que dados ausentes podem representar um risco ao analisar um conjunto de dados. Você será apresentado aos três mecanismos de ausência de dados e aprenderá a reconhecê-los usando testes estatísticos e ferramentas de visualização.

Exercise 1: Dados ausentes: o que pode dar errado

Exercício atual

Exercise 2: Regressão linear com dados incompletos Exercise 3: Analisando a saída da regressão Exercise 4: Comparando modelos Exercise 5: Mecanismos de dados ausentes Exercise 6: Reconhecendo mecanismos de dados ausentes Exercise 7: teste t para MAR: preparação dos dados Exercise 8: teste t para MAR: interpretação Exercise 9: Visualizando padrões de dados ausentes Exercise 10: Gráfico de agregação Exercise 11: Gráfico spine Exercise 12: Gráfico mosaico

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.

Exercise 1: Imputação pela média Exercise 2: Sentindo o perigo da imputação pela média Exercise 3: Imputando a média da temperatura Exercise 4: Avaliando a qualidade da imputação com margin plot Exercise 5: Imputação por hot-deck Exercise 6: Hot-deck simples Exercise 7: Dicas e truques de hot-deck I: imputando dentro de domínios Exercise 8: Dicas e truques de hot-deck II: ordenando por variáveis correlacionadas Exercise 9: Imputação por k-Nearest-Neighbors Exercise 10: Escolhendo o número de vizinhos Exercise 11: Dicas e truques do kNN I: ponderando doadores Exercise 12: Dicas e truques de kNN II: ordenando variáveis

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.

Exercise 1: Abordagem de imputação baseada em modelo Exercise 2: Imputação com regressão linear Exercise 3: Inicializando valores ausentes e iterando sobre variáveis Exercise 4: Detectando convergência Exercise 5: Replicando a variabilidade dos dados Exercise 6: Imputação com regressão logística Exercise 7: Amostrando da distribuição condicional Exercise 8: Imputação baseada em modelo com múltiplos tipos de variáveis Exercise 9: Imputação baseada em árvores Exercise 10: Imputando com random forests Exercise 11: Erros de imputação por variável Exercise 12: Compensação entre velocidade e precisão

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.

Exercise 1: Imputação múltipla por bootstrapping Exercise 2: Encapsulando imputação e modelagem em uma função Exercise 3: Executando o bootstrap Exercise 4: Intervalos de confiança por bootstrapping Exercise 5: Imputação múltipla por equações encadeadas Exercise 6: O fluxo do mice: mice - with - pool Exercise 7: Escolhendo modelos padrão Exercise 8: Usando a matriz de preditores Exercise 9: Juntando tudo Exercise 10: Analisando padrões de dados ausentes Exercise 11: Imputando e inspecionando resultados Exercise 12: Inferência com dados imputados Exercise 13: Considerações finais