Obsługa brakujących danych z imputacją w R

Poznaj klasyfikację metod imputacji i naucz się trzech technik opartych na dawcach: imputacji średnią, hot-deck oraz k-najbliższych sąsiadów. Przyjrzysz się, jak te metody działają od środka, a następnie zastosujesz je do rzeczywistego zbioru danych pogodowych ze strefy tropikalnej. Po drodze poznasz też przydatne triki, dzięki którym metody te będą jeszcze skuteczniejsze w twoich problemach.

Czas nauczyć się, jak używać modeli statystycznych i uczenia maszynowego – takich jak regresja liniowa, regresja logistyczna czy lasy losowe – do imputacji brakujących danych. W tym rozdziale przeanalizujesz, jak modele tworzą swoje predykcje, i wykorzystasz tę wiedzę do pobierania imputowanych wartości z rozkładów warunkowych. Jest to ważne, ponieważ sprawia, że imputacje są bardziej zróżnicowane i wiarygodne, a tym samym bliższe prawdziwym danym.

Imputowane wartości nie są ostateczne. To jedynie szacunki, a każdy szacunek wiąże się z pewną niepewnością. W tym ostatnim rozdziale odkryjesz, jak bootstrapping i metoda równań łańcuchowych z pakietu mice mogą służyć do uwzględniania niepewności imputacji w modelach i analizach, czyniąc je bardziej rzetelnymi i odpornymi.