Redes Bayesianas são estruturas que combinam distribuições de probabilidade e grafos. Apesar das redes Bayesianas terem surgido na década de 80 e as primeiras tentativas em solucionar os problemas gerados a partir da não resposta datarem das décadas de 30 e 40, a utilização de estruturas deste tipo especificamente para imputação é bem recente: em 2002 em institutos oficiais de estatística e em 2003 no contexto de mineração de dados. O intuito deste trabalho é o de fornecer alguns resultados da aplicação de redes Bayesianas discretas e mistas para imputação. Para isso é proposto um algoritmo que combina o conhecimento de especialistas e dados experimentais observados de pesquisas anteriores ou parte dos dados coletados. Ao empregar as redes Bayesianas neste contexto, parte-se da hipótese de que uma vez preservadas as variáveis em sua relação original, o método de imputação será eficiente em manter propriedades desejáveis. Neste sentido, foram avaliados três tipos de consistências já existentes na literatura: a consistência da base de dados, a consistência lógica e a consistência estatística, e propôs-se a consistência estrutural, que se define como sendo a capacidade de a rede manter sua estrutura na classe de equivalência da rede original quando construída a partir dos dados após a imputação. É utilizada pela primeira vez uma rede Bayesiana mista para o tratamento da não resposta em variáveis quantitativas. Calcula-se uma medida de consistência estatística para redes mistas usando como recurso a imputação múltipla para a avaliação de parâmetros da rede e de modelos de regressão. Como aplicação foram conduzidos experimentos com base nos dados de domicílios e pessoas do Censo Demográfico 2000 do município de Natal e nos dados de um estudo sobre homicídios em Campinas. Dos resultados afirma-se que as redes Bayesianas para imputação em atributos discretos são promissoras, principalmente se o interesse estiver em manter a consistência estatística e o número de classes da variável for pequeno. Já para outras características, como o coeficiente de contingência entre as variáveis, são afetadas pelo método à medida que se aumenta o percentual de não resposta. Nos atributos contínuos, a mediana apresenta-se mais sensível ao método.

Bayesian networks are structures that combine probability distributions with graphs. Although Bayesian networks initially appeared in the 1980s and the first attempts to solve the problems generated from the non-response date back to the 1930s and 1940s, the use of structures of this kind specifically for imputation is rather recent: in 2002 by official statistical institutes, and in 2003 in the context of data mining. The purpose of this work is to present some results on the application of discrete and mixed Bayesian networks for imputation. For that purpose, we present an algorithm combining knowledge obtained from experts with experimental data derived from previous research or part of the collected data. To apply Bayesian networks in this context, it is assumed that once the variables are preserved in their original relation, the imputation method will be effective in maintaining desirable properties. Pursuant to this, three types of consistence which already exist in literature are evaluated: the database consistence, the logical consistence and the statistical consistence. In addition, the structural consistence is proposed, which can be defined as the ability of a network to maintain its structure in the equivalence class of the original network when built from the data after imputation. For the first time a mixed Bayesian network is used for the treatment of the non-response in quantitative variables. The statistical consistence for mixed networks is being developed by using, as a resource, the multiple imputation for evaluating network parameters and regression models. For the purpose of application, some experiences were conducted using simple networks based on data for dwellings and people from the 2000 Demographic Census in the City of Natal and on data from a study on homicides in the City of Campinas. It can be stated from the results that the Bayesian networks for imputation in discrete attributes seem to be promising, particularly if the interest is to maintain the statistical consistence and if the number of classes of the variable is small. Features such as the contingency tables coefficient among variables, on the other hand, are affected by this method as the percentage of non-response increases. The median is more sensitive to this method in continuous attributes.