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Um problema comum em dados climáticos é a informação ausente. Recentemente, foram desenvolvidos quatro métodos de imputação que têm como base a decomposição por valores singulares de uma matriz (DVS). O objetivo deste artigo é avaliar os novos desenvolvimentos fazendo uma comparação por meio de um estudo de simulação baseado em duas matrizes completas de dados reais. Uma matriz corresponde à precipitação histórica de Piracicaba/SP - Brasil, enquanto a outra matriz corresponde às características meteorológicas multivariadas na mesma cidade desde o ano 1997 até 2012. No estudo foram feitas retiradas aleatórias de diferentes porcentagens com posterior imputação, comparando as metodologias através de três critérios: a raiz quadrada normalizada do erro quadrático médio, a estatística de similaridade de Procrustes e o coeficiente de correlação não paramétrico de Spearman. Concluiu-se que a DVS deve ser utilizada unicamente quando sejam analisadas matrizes multivariadas e, no caso de matrizes de precipitação, a imputação pela média mensal supera o desempenho de métodos baseados na DVS.

O objetivo deste trabalho foi propor um novo algoritmo de imputação múltipla livre de distribuição, por meio de modificações no método de imputação simples recentemente desenvolvido por Yan para contornar o problema de desbalanceamento de experimentos. O método utiliza a decomposição por valores singulares de uma matriz e foi testado por meio de simulações baseadas em duas matrizes de dados reais completos, provenientes de ensaios com eucalipto e cana-de-açúcar, com retiradas aleatórias de valores em diferentes percentagens. A qualidade das imputações foi avaliada por uma medida de acurácia geral que combina a variância entre imputações e o viés quadrático médio delas em relação aos valores retirados. A melhor alternativa para imputação múltipla é um modelo multiplicativo que inclui pesos próximos a 1 para os autovalores calculados com a decomposição. A metodologia proposta não depende de pressuposições distribucionais ou estruturais e não tem restrições quanto ao padrão ou ao mecanismo de ausência dos dados.