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pro vyhledávání: '"Imputação múltipla"'
Publikováno v:
Multi-Science Journal, Vol 1, Iss 7, Pp 79-91 (2018)
Lidar com dados massivos sem perda ou distorção de resultados requer a aplicação de técnicas aprimoradas de mineração de dados (Witten, Frank, & Hall, 2011). O problema não tratado dos dados faltantes distorce a realidade gerando modelos tend
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/647161c522594a8b891d2ee619da1f44
Autor:
Gasparetto, Suelen Cristina
Problemas frequentes nas análises estatísticas de informações meteorológicas são a ocorrência de dados faltantes e ausência de conhecimento acerca da homogeneidade das informações contidas no banco de dados. O objetivo deste trabalho foi te
Publikováno v:
Revista Brasileira de Epidemiologia, Vol 13, Iss 4, Pp 596-606 (2010)
INTRODUÇÃO: A perda de informações é um problema frequente em estudos realizados na área da Saúde. Na literatura essa perda é chamada de missing data ou dados faltantes. Através da imputação dos dados faltantes são criados conjuntos de da
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/817f19bc1fa843d7bf5ec9c924ec97cb
Publikováno v:
Scientia Agricola, Vol 66, Iss 1, Pp 100-109 (2009)
The study of pest distributions in space and time in agricultural systems provides important information for the optimization of integrated pest management programs and for the planning of experiments. Two statistical problems commonly associated to
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/95ec4e49bca7413a8ead290b997267ca
Este relatório sintetiza o meu trabalho de estágio curricular em estatística médica no Centro de Estudos e Avaliação em Saúde (CEFAR), que constituiu uma excelente oportunidade para aplicar os conhecimentos adquiridos na componente letiva do M
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2292::f5ac134b05532acee07900f9ee0700c0
http://hdl.handle.net/10773/33779
http://hdl.handle.net/10773/33779
Autor:
Gasparetto, Suelen Cristina, De Stefano Piedade, Sônia Maria, Angelocci, Luiz Roberto, Ozaki, Vitor Augusto
Publikováno v:
Revista Brasileira de Climatologia; v. 29 (2021)
Revista Brasileira de Climatologia
ABClima
instacron:ABCLIMA
Revista Brasileira de Climatologia
ABClima
instacron:ABCLIMA
Um problema frequente nas análises estatísticas de informações climatológicas é a ocorrência de dados faltantes, assim, o objetivo deste trabalho foi comparar três métodos de imputação de dados com observações da série de precipitação
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::fa5dcd5c546f5fd3072986a813121b6b
https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/77338
https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/77338
Autor:
Silva, Maria Joseane Cruz da
Em experimentos de genótipos ambiente são comuns à presença de valores ausentes, devido à quantidade insuficiente de genótipos para aplicação dificultando, por exemplo, o processo de recomendação de genótipos mais produtivos, pois para a a
Autor:
Assunção, Fernando
Modelos preditivos têm sido cada vez mais utilizados pelo mercado a fim de auxiliarem as empresas na mitigação de riscos, expansão de carteiras, retenção de clientes, prevenção a fraudes, entre outros objetivos. Entretanto, durante o desenvol
Autor:
Michel Rousseau, Richard Bertrand
Publikováno v:
Mesure et Évaluation en Éducation, Vol 28, Iss 3 (2005)
La présence de réponses manquantes pour certains items d’une échelle de mesure est un phénomène que tout chercheur est susceptible de rencontrer au cours de ses travaux. Malgré l’ampleur de ce problème, les connaissances quant aux biais ou
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https://doaj.org/article/b2d482a11d654796b4e4057dc6f18785
Publikováno v:
Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, Issue: ahead, Published: 08 MAY 2020
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC)-FCT-Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação; v. 28, n. 108 (2020): Revista Ensaio Jul./Set.; 599-621
Ensaio (Rio de Janeiro. Online)
Fundação Cesgranrio
instacron:CESGRANRIO-2
Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, Volume: 28, Issue: 108, Pages: 599-621, Published: 08 MAY 2020
Ensaio, Vol 28, Iss 108, Pp 599-621 (2020)
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC)-FCT-Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação; v. 28, n. 108 (2020): Revista Ensaio Jul./Set.; 599-621
Ensaio (Rio de Janeiro. Online)
Fundação Cesgranrio
instacron:CESGRANRIO-2
Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, Volume: 28, Issue: 108, Pages: 599-621, Published: 08 MAY 2020
Ensaio, Vol 28, Iss 108, Pp 599-621 (2020)
Almost all quantitative studies in educational assessment, evaluation and educational research are based on incomplete data sets, which have been a problem for years without a single solution. The use of big identifiable data poses new challenges in
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::6bab145a0a21f482963e06f49b67cd0a
https://hdl.handle.net/10400.6/10484
https://hdl.handle.net/10400.6/10484