Aplicações do método de imputação múltipla MICE em dados longitudinais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Santos, Thais Vieira dos [UNESP]
Orientador(a): Loibel, Selene Maria Coelho [UNESP]
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Estudos longitudinais
Ausencia de dados (Estatistica)
Palavras-chave em Inglês:
Multiple imputation (Statistics)
Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/319955
Resumo: Dados longitudinais estão presentes nos mais variados estudos, sendo comum a presença de dados ausentes nesse contexto. O principal objetivo deste trabalho é mostrar as vantagens do uso da Imputação Múltipla de dados ausentes, com o método denominado Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). Duas aplicações com dados longitudinais reais foram realizadas com esse fim. O primeiro estudo contou com um conjunto de dados completos sobre a qualidade da água do Rio Piracicaba e, com a retirada aleatória de uma parte dos dados, foram aplicados os diversos métodos de imputação usuais e a imputação múltipla. O conjunto de dados original e os conjuntos imputados com todos os métodos foram analisados e os resultados comparados. No segundo estudo, sobre parâmetros hematológicos e bioquímicos em serpentes da espécie Crotalus durissus terrificus, somente a imputação múltipla foi aplicada para obtenção dos perfis médios das variáveis.
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spelling Santos, Thais Vieira dos [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Loibel, Selene Maria Coelho [UNESP]Govone, José Silvio [UNESP]Santos, Marcos Tadeu dosLoibel, Selene Maria Coelho [UNESP]2026-03-04T12:53:06Z2025-12-17SANTOS, Thais Vieira dos. Aplicações do método de imputação múltipla MICE em dados longitudinais. 2026. Dissertação (Mestrado em Matemática) – Instituto de Geociências e Ciências Exatas, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Rio Claro, 2026.https://hdl.handle.net/11449/31995533004137065P945714593462157450000-0003-0784-732XDados longitudinais estão presentes nos mais variados estudos, sendo comum a presença de dados ausentes nesse contexto. O principal objetivo deste trabalho é mostrar as vantagens do uso da Imputação Múltipla de dados ausentes, com o método denominado Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). Duas aplicações com dados longitudinais reais foram realizadas com esse fim. O primeiro estudo contou com um conjunto de dados completos sobre a qualidade da água do Rio Piracicaba e, com a retirada aleatória de uma parte dos dados, foram aplicados os diversos métodos de imputação usuais e a imputação múltipla. O conjunto de dados original e os conjuntos imputados com todos os métodos foram analisados e os resultados comparados. No segundo estudo, sobre parâmetros hematológicos e bioquímicos em serpentes da espécie Crotalus durissus terrificus, somente a imputação múltipla foi aplicada para obtenção dos perfis médios das variáveis.Longitudinal data are featured in the most varied studies, and the presence of missing data in this context is common. The main objective of this dissertation is to presente the advantages of using Multiple Imputation of missing data, with the method named Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). Two applications with real longitudinal data were made for this purpose. The first study had a complete set of data on the water quality of the Piracicaba River and, with the random removal of a part of the data, the various usual imputation methods and multiple imputation were applied. The original dataset and imputed sets with all methods were analyzed, and the results compared. In the second study, on hematological and biochemical parameters in snakes of the species Crotalus durissus terrificus, only multiple imputation was applied to obtain the average profiles of the variables.Não recebi financiamentoporUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Estudos longitudinaisAusencia de dados (Estatistica)Multiple imputation (Statistics)Aplicações do método de imputação múltipla MICE em dados longitudinaisApplications of the multiple imputation MICE method in longitudinal datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPMatemática - IGCEMatemática do ensino superiorMétodos matemáticos.Universidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Geociências e Ciências Exatas, Rio Claro6 meses após a data da defesaBanca públicaEste trabalho apresenta aplicações em estudos longitudinais da Imputação Múltipla com o método intitulado Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). Na atual literatura há uma demanda dessas aplicações. Assim, esse estudo pode contribuir uma vez que apresenta soluções para o problema de dados longitudinais incompletos.This essay presents applications in longitudinal studies of Multiple Imputation with the method entitled Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE). In the current literature, there is a demand for these applications. Furthermore, this work can contribute since it presents solutions to the problem of incomplete longitudinal data.Publication4763ec56-704e-41e0-9685-b5bef5946febvirtual::233721-14763ec56-704e-41e0-9685-b5bef5946febvirtual::233721-12c6fe907-81a5-4dd4-8358-c7b26e06ca3avirtual::253948-12c6fe907-81a5-4dd4-8358-c7b26e06ca3avirtual::253948-1LICENSElicense.txtWritten by org.dspace.content.LicenseUtilstext/plain; charset=utf-82192https://repositorio.unesp.br/bitstreams/27a388e6-04b1-4d45-b744-893a06289f66/download9a2966d4a2cfb71a0b846f3fe5f2c26cMD52falseAnonymousREADORIGINALsantos_tv_me_rcla_int.pdfDissertacao_ThaisV2.pdfapplication/pdf2595741https://repositorio.unesp.br/bitstreams/10137462-ec72-412b-838b-7fe11ed2f781/downloadbdf9d805ed13dee3221a3c5aa72f7ac8MD53trueAnonymousREADsantos_tv_me_rcla_par.pdfsantos_tv_me_rcla_par.pdfapplication/pdf854559https://repositorio.unesp.br/bitstreams/b2090f30-bbbc-4f7f-9839-e194c0728c22/download65544e0b822ac74fe358b5ff7f087fbcMD54falseAnonymousREADTEXTsantos_tv_me_rcla_int.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2026-03-04T15:13:30Z (GMT).Extracted texttext/plain103822https://repositorio.unesp.br/bitstreams/2d215ada-e68b-403d-bffc-e91fe8df5f94/downloadd6f2b9fffb920d35f71aa9a9e881753cMD55falseAnonymousREADsantos_tv_me_rcla_par.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2026-03-04T15:13:32Z (GMT).Extracted texttext/plain29623https://repositorio.unesp.br/bitstreams/ceb6e469-1d80-44c1-b7c5-3186a6856ffa/download1b9a16fe70025f686c4bd4a50d3db750MD57falseAnonymousREADTHUMBNAILsantos_tv_me_rcla_int.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.PDFBoxThumbnail on 2026-03-04T15:13:31Z (GMT).Generated Thumbnailimage/jpeg5853https://repositorio.unesp.br/bitstreams/e8e04dc8-b047-4b46-baf5-10f8ef0aeb31/downloadad863d37fa8ec0924460d90a65bfe82eMD56falseAnonymousREADsantos_tv_me_rcla_par.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.PDFBoxThumbnail on 2026-03-04T15:13:32Z (GMT).Generated Thumbnailimage/jpeg2668https://repositorio.unesp.br/bitstreams/c00984ba-7546-4cf9-9c53-9ed7d0a45634/downloadaff3bf0599f02e80b11b0cac67c93abcMD58falseAnonymousREAD11449/3199552026-09-10T19:49:35.848603Zopen.accessoai:repositorio.unesp.br:11449/319955https://repositorio.unesp.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462026-09-10T19:49:35Repositório Institucional da UNESP - 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