Regressão com dados ausentes

1. Você pode executar uma regressão com dados ausentes?
2. Como você lida com dados ausentes em regressão?
3. Quanto dados ausentes são aceitáveis ​​para a regressão?

Você pode executar uma regressão com dados ausentes?

Com a análise de regressão, o padrão em todos os programas é eliminar todos os casos com dados ausentes em qualquer uma das variáveis ​​(i.e., exclusão listue)). À medida que a quantidade de dados que estão faltando aumenta, pode haver uma redução substancial do tamanho da amostra e uma perda de energia resultante.

Como você lida com dados ausentes em regressão?

Ao lidar com dados ausentes, os cientistas de dados podem usar dois métodos principais para resolver o erro: imputação ou a remoção de dados. O método de imputação desenvolve suposições razoáveis ​​para a falta de dados. É mais útil quando a porcentagem de dados ausentes é baixa.

Quanto dados ausentes são aceitáveis ​​para a regressão?

Os artigos de orientação estatística declararam que o viés é provável em análises com mais de 10% de falta e que se mais de 40% estão ausentes em variáveis ​​importantes, os resultados devem ser considerados apenas como geração de hipóteses [18], [19].