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Imputação de dados ausentes, metodologia e aplicações

Processo: 19/00181-1
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de abril de 2019 - 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)

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