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インピュテーションの評価（複数のモデルと変数）

インピュテーションモデルを作るときは、別の方法と比較するのが良い考えです。

このレッスンでは、データの変動を説明するのに役立つ情報をもう1つ加えた最終的なインピュテーションモデルを追加していただきます。そのうえで、前のレッスンと同様に値を比較していきます。

この演習はコースの一部です

Rでの欠損データの扱い方

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演習の手順

oceanbuoys データセットを使って、次を行います。

  • impute_lm() を使ってインピュテーションを行い、モデルに year を追加します。
  • インピュテーション手法を結合し、ocean_imp_mean を mean、ocean_imp_lm_wind を lm_wind、ocean_imp_lm_wind_year を lm_wind_year に配置します。
  • air_temp_c（x軸）と humidity（y軸）の値を確認し、欠損の有無で色分けし、インピュテーションモデルでファセット分割します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Build a model adding year to the outcome
ocean_imp_lm_wind_year <- bind_shadow(___) %>%
  impute_lm(air_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___) %>%
  impute_lm(humidity ~ wind_ew + wind_ns + ___) %>%
  add_label_shadow()

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

# Explore air_temp and humidity, coloring by any missings, and faceting by imputation model
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___, color = any_missing)) + 
  geom_point() + facet_wrap(~___)
コードを編集して実行