Imputação de dados ausentes, metodologia e aplicações

• Processo: 19/00181-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2021
• Área do conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Selene Maria Coelho Loibel
• Beneficiário: Selene Maria Coelho Loibel
• Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Kathleen Fernandes Grego ; Simone Michaela Simons
• Assunto(s): Conjunto de dados Imputação de dados Imputação múltipla
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: dados ausentes | Modelos de imputação múltipla | Inferência estatística aplicada

Resumo

Com o processo de globalização há um crescimento do volume de dados produzidos nos últimos anos e são necessárias técnicas para analisar esses dados a fim de extrair conhecimento útil. O barateamento do hardware aumentou a capacidade de aquisição, armazenamento e processamento de dados, de forma que pesquisadores podem lidar com uma enorme quantidade de dados nas mais variadas áreas do conhecimento como: economia, engenharia, sociologia, biologia, medicina, veterinária etc. A ocorrência de dados incompletos é um problema comum em investigações científicas, assim como em bancos de dados públicos ou de corporações. Determinar a metodologia de análise estatística mais adequada para conjuntos de dados com observações incompletas é um problema complexo. Pesquisadores tem enfrentado os problemas e vícios que podem ser causados pelo uso de conjuntos de dados incompletos. Diversas técnicas de análise de dados não são tolerantes aos dados ausentes, o que pode acarretar em viés nos resultados das inferências e este assunto tem sido discutido na literatura da área de estatística com freqüência nas últimas décadas. Neste projeto pretende-se estudar as metodologias de imputação de dados e suas aplicações. Em especial será estudada a imputação múltipla, originalmente proposta por Rubin para análise de bancos de dados públicos, sendo uma metodologia aplicável a vários tipos de conjuntos de dados incompletos considerando algumas adaptações. (AU)