Hola chicos, una pregunta por favor, quizá alguien sabe ... tengo un set de datos con missings y no lo puedo imputar con MICE, pero sí 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 así, 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 leí 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.