Noções básicas sobre métodos de imputação para dados ausentes em conjuntos de dados

Imputers são algoritmos ou modelos estatísticos usados para preencher valores de dados ausentes em um conjunto de dados. O objetivo da imputação é fazer a melhor estimativa possível sobre os valores ausentes, com base nas informações disponíveis no conjunto de dados.

Existem vários tipos de métodos de imputação, incluindo:

1. Imputação de média: Este método preenche os valores faltantes com a média dos valores observados para a mesma variável.
2. Imputação de mediana: Este método preenche os valores faltantes com a mediana dos valores observados para a mesma variável.
3. Imputação de regressão: Este método utiliza um modelo de regressão para prever os valores faltantes com base nos valores observados de outras variáveis.
4. Imputação de K-vizinhos mais próximos: Este método encontra as k observações mais semelhantes àquelas com valores faltantes e usa seus valores para preencher os dados faltantes.
5. Imputação múltipla: Este método cria múltiplas versões do conjunto de dados com diferentes valores imputados para os dados faltantes e analisa cada versão separadamente para levar em conta a incerteza nos valores imputados.
6. Aumento de dados: Este método gera novos dados transformando os dados existentes, como adicionando ruído ou criando novas variáveis, para aumentar o tamanho do conjunto de dados e reduzir o impacto dos dados ausentes.

Imputação é uma técnica útil para lidar com dados ausentes, mas é importante considerar cuidadosamente a escolha do método de imputação e avaliar o desempenho dos dados imputados para garantir que sejam precisos e fiáveis.