Lineare Regression mit unvollständigen Daten

Fehlende Daten sind ein häufiges Problem, und ein angemessener Umgang damit ist extrem wichtig. Fehlende Werte zu ignorieren oder falsch zu füllen kann dazu führen, dass Modelle sich unerwartet verhalten und Vorhersagen sowie Schlussfolgerungen verzerrt werden.

In diesem Kapitel arbeitest du mit dem Datensatz biopics. Er enthält Informationen zu einer Reihe biografischer Filme, darunter deren Einspielergebnisse, Merkmale der dargestellten Personen und einige weitere Variablen. Einige Datenpunkte fehlen jedoch. Die Originaldaten stammen aus dem R-Paket fivethirtyeight, in diesem Kurs verwendest du aber eine leicht vorverarbeitete Version.

In dieser Übung lernst du den Datensatz kennen und passt ein lineares Regressionsmodell an, um die Einspielergebnisse eines Films zu erklären. Legen wir los!