Vanilla Hot-Deck

Hot-Deck-Imputation ist eine einfache Methode, bei der jeder fehlende Wert in einer Variablen durch den zuletzt beobachteten Wert in dieser Variablen ersetzt wird. Sie ist sehr schnell, da nur ein Durchlauf durch die Daten nötig ist. In der einfachsten Form kann Hot-Deck jedoch manchmal Beziehungen zwischen Variablen verfälschen.

In dieser Übung probierst du das am Datensatz tao aus. Du imputierst fehlende Werte in der Lufttemperatur-Spalte air_temp per Hot-Deck und zeichnest anschließend einen Margin-Plot, um die Beziehung zwischen den imputierten Werten und der Meeresoberflächentemperatur-Spalte sea_surface_temp zu analysieren. Schauen wir uns an, wie das funktioniert!

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln</Kurs>

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<Kurs>Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln</Kurs>

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In diesem Kapitel findest du heraus, warum fehlende Daten ein Risiko bei der Analyse eines Datensatzes darstellen können. Du lernst die drei Mechanismen fehlender Daten kennen und erfährst, wie du sie mit statistischen Tests und Visualisierungstools erkennst.

Exercise 1: Fehlende Daten: Was kann schiefgehen Exercise 2: Lineare Regression mit unvollständigen Daten Exercise 3: Regressionsausgabe analysieren Exercise 4: Modelle vergleichen Exercise 5: Mechanismen fehlender Daten Exercise 6: Fehlende-Daten-Mechanismen erkennen Exercise 7: t-test für MAR: Datenaufbereitung Exercise 8: t-test für MAR: Interpretation Exercise 9: Fehlende Datenmuster visualisieren Exercise 10: Aggregations-Plot Exercise 11: Spine-Plot Exercise 12: Mosaikdiagramm

Lerne die Taxonomie der Imputationsmethoden kennen und drei spenderbasierte Techniken: Mittelwert-, Hot-Deck- und k-Nearest-Neighbors-Imputation. Du wirfst einen Blick unter die Haube, um zu sehen, wie diese Methoden funktionieren, bevor du lernst, wie du sie auf einen realen Datensatz zu tropischem Wetter anwendest. Unterwegs entdeckst du außerdem nützliche Tricks, mit denen du sie für deine Aufgaben noch besser einsetzen kannst.

Exercise 1: Mittelwertimputation Exercise 2: Die Gefahr der Mittelwertimputation erkennen Exercise 3: Mittelwert-Imputation der Temperatur Exercise 4: Imputationsqualität mit Margin-Plot beurteilen Exercise 5: Hot-Deck-Imputation Exercise 6: Vanilla Hot-Deck

Aktuelle Übung

Exercise 7: Hot-Deck: Tricks & Tipps I – Imputieren innerhalb von Domänen Exercise 8: Hot-Deck: Tipps & Tricks II – Sortieren nach korrelierten Variablen Exercise 9: k-Nearest-Neighbors-Imputation Exercise 10: Die Anzahl der Nachbarn wählen Exercise 11: kNN Tipps & Tricks I: Spender gewichten Exercise 12: kNN Tipps & Tricks II: Variablen sortieren

Jetzt lernst du, wie du statistische und Machine-Learning-Modelle wie lineare Regression, logistische Regression und Random Forests zur Imputation fehlender Daten nutzt. In diesem Kapitel schaust du dir an, wie die Modelle ihre Vorhersagen treffen, und nutzt dieses Wissen, um die imputierten Werte aus konditionalen Verteilungen zu ziehen. Das ist wichtig, weil es deine Imputationen vielfältiger und plausibler macht – und damit den echten Daten ähnlicher.

Exercise 1: Modellbasierter Imputationsansatz Exercise 2: Imputation mit linearer Regression Exercise 3: Fehlende Werte initialisieren & über Variablen iterieren Exercise 4: Konvergenz erkennen Exercise 5: Datenvariabilität nachbilden Exercise 6: Imputation mit logistischer Regression Exercise 7: Ziehen aus der bedingten Verteilung Exercise 8: Modellbasierte Imputation mit mehreren Variablentypen Exercise 9: Baumbasierte Imputation Exercise 10: Imputieren mit Random Forests Exercise 11: Variablenweise Imputationsfehler Exercise 12: Abwägung zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit

Imputierte Werte sind nicht in Stein gemeißelt. Es sind Schätzwerte, und Schätzungen gehen mit Unsicherheit einher. In diesem letzten Kapitel entdeckst du, wie Bootstrapping und verkettete Gleichungen mit dem Paket mice verwendet werden können, um die Imputationsunsicherheit in deine Modelle und Analysen zu integrieren und sie dadurch verlässlicher und robuster zu machen.

Exercise 1: Multiple Imputation mit Bootstrapping Exercise 2: Imputation und Modellierung in einer Funktion kapseln Exercise 3: Den Bootstrap ausführen Exercise 4: Konfidenzintervalle per Bootstrapping Exercise 5: Multiple Imputation mit verketteten Gleichungen Exercise 6: Der mice‑Flow: mice - with - pool Exercise 7: Standardmodelle auswählen Exercise 8: Verwendung der Prädiktormatrix Exercise 9: Alles zusammenführen Exercise 10: Fehlendheitsmuster analysieren Exercise 11: Imputing and inspecting outcomes Exercise 12: Schlussfolgern mit imputierten Daten Exercise 13: Abschlussbemerkungen