Imputace lineární regresí
Někdy můžeš využít znalosti z oboru, výsledky předchozího výzkumu nebo prostý selský rozum k popisu vztahů mezi proměnnými ve svých datech. V takových případech je imputace pomocí modelu skvělým řešením – umožňuje ti imputovat každou proměnnou podle statistického modelu, který si sám/a zvolíš, a zohlednit přitom případné předpoklady o tom, jak proměnné vzájemně ovlivňují.
Pro spojité proměnné je oblíbenou volbou lineární regrese. Neomezuje tě přitom jen na lineární vztahy – jako prediktory můžeš klidně zahrnout druhou mocninu nebo logaritmus proměnné. V tomto cvičení použiješ balíček simputation, spustíš jednoduchou imputaci lineární regresí na datech tao a analyzuješ výsledky. Pojďme na to!
Toto cvičení je součástí kurzu
Práce s chybějícími daty pomocí imputace v R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Load the simputation package
___
# Impute air_temp and humidity with linear regression
formula <- ____
tao_imp <- ___(tao, formula)