Preenchimento de Falhas em Dados de Correlação de Anomalia do Geopotencial (500 hpa)
DOI:
https://doi.org/10.5902/2179460X13176Palavras-chave:
Imputação múltipla, MICE, dados ausentes, Preditive Mean Matching.Resumo
Esta pesquisa trata sobre a imputação múltipla de dados faltantes (missing data) do da correlação de anomalia do geopotencial em 500 hPa. A imputação múltipla ocorreu via método da média preditiva ou Preditive Mean Matching (PMM). Os resultados permitiram inferir que a imputação dos dados teve uma qualidade adequada sendo que a série reconstruída de dados da correlação de anomalia da variável geopotencial em 500 hPa do modelo global possui em média 14.8% mais dados que a série original. O processo de imputação múltipla por PMM preencheu os dados ausentes com uma qualidade adequada, visto que há um forte coeficiente de correlação de Pearson (> 0.99), entre a série formada com dados originais e a série formada com dados recuperados, para todos os horários de previsão mostrados.
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