ホットデック補完のコツ II：相関変数による並べ替え
ホットデック補完の精度を高めるもう一つのコツは、補完したい変数と相関のある変数でデータを並べ替えることです。
たとえば、これまで作成したマージンプロットでは、気温と海面水温が強く相関していることが確認できました。これは直感的にも理にかなっています。この知識を活用して、ホットデック補完を改善しましょう。sea_surface_temp でデータを並べ替えてから補完を行うと、各 air_temp の補完値は sea_surface_temp が近いドナーから取得されます。実際にどのように機能するか、試してみましょう。
この演習はコースの一部です
R による欠損データの補完処理
演習の手順
taoデータのair_tempの欠損値を、sea_surface_tempで並べ替えてからホットデック補完し、結果をtao_impに代入しましょう。air_tempとsea_surface_tempのマージンプロットを作成しましょう。
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。
# Hot-deck-impute air_temp in tao ordering by sea_surface_temp
tao_imp <- ___(___, ___ = ___, ___ = ___)
# Draw a margin plot of air_temp vs sea_surface_temp
tao_imp %>%
select(air_temp, sea_surface_temp, air_temp_imp) %>%
___(___ = ___)