Aplicação de método de imputação para substituição de dados discrepantes univariados obtidos em resultados experimentais

Na interpretação dos resultados em estudos arqueométricos de cerâmicas arqueológicas, para classificar, estudar a similaridade/dissimilaridade, a proveniência das amostras e a tecnologia de produção são utilizados métodos estatísticos multivariados, tais como: análise de conglomerados (do inglês, cluster analysis), análise de componentes principais (do inglês, principals components), análise discriminantes do inglês, discriminant analysis), entre outros. Contudo, para que seja viável a utilização destas técnicas estatísticas se faz necessário que a matriz das amostras não possua valores discrepantes (do inglês, outliers) e que esteja completa, isto é, inexistência de valores faltantes (do inglês, missing values), para uma posterior análise dos dados completos (Stanimirova and Walczak, 2008).
Os objetivos deste trabalho são detectar os dados discrepantes univariados e tratá-los como faltantes utilizando um método de imputação para obtenção de valores plausíveis para sua substituição e avaliar em termos comparativos a quantidade de dados discrepantes univariados e multivariados antes e após a aplicação deste método de imputação.
Para este trabalho; foram utilizados dados de concentrações elementares de As, Ce, Cr, Eu, Fe, Hf, La, Na, Nd, Sc, Sm, Th e U determinadas por análise por ativação com neutrons instrumental em amostras de fragmentos cerâmicos de um sítio arqueológico; foi feito um estudo de detecção de dados discrepantes univariados aplicando o método de Box-Plot e um método de análise discrepantes multivariados utilizando o método da distancia de Mahalanobis antes e após aplicação do método de imputação por decomposição do valor singular.