Sección 5 Datos faltantes

El problema de datos faltantes surge en casi todo análisis estadístico. En esta sección nos introducimos al problema de faltantes en el contexto de redes bayesianas y después abordamos el problema en un contexto más general.

Discutiremos distintos mecanismos de censura de datos y técnicas de imputación.

Usaremos los paquetes Su, Goodrich, and Kropko (2015) y Tierney (2019).

La referencia principal es Gelman and Hill (2007), Rubin (1987).

Referencias

Gelman, Andrew, and Jennifer Hill. 2007. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Vol. Analytical methods for social research. New York: Cambridge University Press.

Rubin, D. B. 1987. Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. Wiley.

Su, Yu-Sung, Ben Goodrich, and Jon Kropko. 2015. Mi: Missing Data Imputation and Model Checking. https://CRAN.R-project.org/package=mi.

Tierney, Nicholas. 2019. Visdat: Preliminary Visualisation of Data. https://CRAN.R-project.org/package=visdat.