Caio, Neste parágrafo acho que é necessário esclarecer se você se expressou mal ou é problema de entendimento:
- Modelo de regressão logística. A equação gerada permitiria estimar os > valores dos dados perdidos. Não assume uma distribuição normal das > variáveis de resposta. Ao contrário da regressão linear cujos dados variam > de - ∞ a + ∞, na regressão logística eles variam de 0 a 1 e, portanto, são > apropriados para variáveis cujos valores variam de 0 a 1. > Na RL os dados (a variável resposta) *não* *variam *de 0 a 1 mas sim são *ou zero ou um.* A RL é apropriada quando a resposta é binária, e a variável independente é contínua (ou pode ser modelada como tal). Ou escrito doutra forma: na RL a variável resposta é discreta binária. HTH -- Cesar Rabak On Tue, May 28, 2019 at 1:25 PM Renato Rocha Batista por (R-br) < [email protected]> wrote: > Boa tarde Prezados. > > Estou a tratar dados experimentais em excel, sendo que alguns dados estão > em falta em relação a algumas variáveis e objetos (entradas em Excel). > > Vou realizar a análise multivariada com dados de uma planilha (40 objetos > versus 24 colunas de dados), mas antes, eu tenho que prever os dados em > falta de algumas células. > > Por gentileza alguém teria recomendação de script no R com a implementação > dos métodos? > > - Método do algoritmo E-M (Expectativa-Maximização) que pressupõe a > normalidade dos dados referentes às variáveis de resposta > > e > > - Modelo de regressão logística. A equação gerada permitiria estimar os > valores dos dados perdidos. Não assume uma distribuição normal das > variáveis de resposta. Ao contrário da regressão linear cujos dados variam > de - ∞ a + ∞, na regressão logística eles variam de 0 a 1 e, portanto, são > apropriados para variáveis cujos valores variam de 0 a 1. > > Em vista do exposto, alguém poderia me ajudar ou recomendar alguém que > saiba implementar esses métodos no R? > > > Grato pela atenção. > > Obrigado > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível.
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