Questão FC369807
O processo de integração de dados demanda um conjunto de ações envolvendo tarefas no contexto do que usualmente se chama “limpeza de dados” (ou data cleansing). E um dos desafios e
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2024
O processo de integração de dados demanda um conjunto de ações envolvendo tarefas no contexto do que usualmente se chama “limpeza de dados” (ou data cleansing). E um dos desafios enfrentados nesse processo é a forma pela qual serão tratados os dados ausentes.
A ausência de um dado atende a um mecanismo específico. O mecanismo conhecido como MAR (Missing at Random) é aquele no qual a ausência
- causa a remoção de linhas completas de dados que apresentam qualquer coluna com dado ausente.
- elimina os registros de dados segundo algum critério, como sua matriz de correlação.
- está relacionada aos dados observados na coluna do conjunto de dados na qual a ausência ocorre.
- está relacionada aos demais dados das demais colunas do conjunto de dados, que não a coluna sendo observada.
- não tem relação alguma com os dados do conjunto de dados, acontecendo de forma aleatória.
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Gabarito
D
Comentário do professor
MAR (do inglês Missing at Random) é o mecanismo em que a probabilidade de um valor estar ausente depende de outras variáveis observadas no conjunto de dados, e não do próprio valor não observado.
Formalmente: \(P(R\mid Y_{obs},Y_{mis})=P(R\mid Y_{obs})\), onde R indica ausência, \(Y_{obs}\) são variáveis observadas e \(Y_{mis}\) os valores faltantes. Isso expressa a independência condicional entre a ausência e o valor faltante, dado o que já foi observado.
Na prática, sob MAR é possível reduzir o viés usando as variáveis observadas para modelar ou imputar os valores ausentes (por exemplo, múltipla imputação ou modelos condicionais). A eficácia depende de incluir as covariáveis que explicam a ausência.
Portanto, MAR descreve a ausência relacionada às demais colunas observadas, e não à coluna com dado faltante.
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