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Imputationen bewerten und vergleichen

Wenn du ein Imputationsmodell erstellst, ist es eine gute Idee, es mit einer anderen Methode zu vergleichen. In dieser Lektion vergleichen wir den zuvor mit impute_lm() erstellten imputierten Datensatz mit dem mittleren imputierten Datensatz. Beide Datensätze sind in dieser Übung enthalten, als ocean_imp_lm_wind bzw. ocean_imp_mean.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Umgang mit fehlenden Daten in R

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Anleitung zur Übung

  • Führe die Modelle mit bind_rows() zusammen, wobei du das Modell ocean_imp_mean unter mean und ocean_imp_lm_wind unter lm_wind ablegst.
  • Betrachte die Werte von air_temp und humidity in einem Scatterplot: platziere air_temp_c auf der x-Achse, humidity auf der y-Achse, färbe nach vorhandenen Missing-Werten und facettiere nach dem verwendeten Imputationsmodell (imp_model).

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Bind the models together 
bound_models <- bind_rows(mean = ___,
                          lm_wind = ___,
                          .id = "imp_model")

# Inspect the values of air_temp and humidity as a scatter plot
ggplot(___, 
       aes(x = ___, 
           y = ___, 
           color = any_missing)) +
  geom_point() + 
  facet_wrap(~___)
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