Hola chicos, una pregunta por favor, quizá alguien sabe ... tengo un
set de datos con missings y no lo puedo imputar con MICE, pero sà con
missForest. Mi problema es que MICE hace todo el trabajo de calcular
los parámetros del modelo de interés bajo el set de datos imputados, las
nuevas varianza, grados de libertad y asÃ, con la función pool() se
obtienen esa información.
Mi pregunta es: hay algo parecido a pool() de MICE para alguno de los
algoritmos que usan random forest como missforest o missCompare, por
ejemplo ? missforest hace un gran trabajo obteniendo los datos
faltantes, pero de lo que leà desde su viñeta, no va más allá ... llevo
buscando desde ayer, pero me ha ido mal.
No quiero hacer el trabajo a mano pues me va a llevar mucho tiempo,
nosoy muy experto y tengo una alta probabilidad de equivocarme.
Espero haber explicado bien mi necesidad.
Saludos y gracias !!
Eric.