마진 플롯으로 대치 품질 평가하기
이전 연습 문제에서 air_temp를 평균으로 대치하고, 어떤 값이 대치되었는지 표시하는 지시자 변수 air_temp_imp를 추가했어요. 이제 이 방법이 얼마나 잘 작동하는지 살펴보겠습니다.
tao 데이터를 살펴보면 sea_surface_temp라는 변수도 있는데, 이는 air_temp와 양의 상관관계가 있을 것으로 예상할 수 있어요. 그렇다면 두 온도는 동시에 높거나 동시에 낮게 나타나는 경향이 있어야 합니다. 바다 표면 온도가 매우 높거나 낮을 때 공기 온도를 평균값으로 대치하면 이런 관계가 깨질 수 있어요.
이를 확인하기 위해, 이번 연습에서는 두 온도 변수와 지시자 변수를 선택해 마진 플롯을 그려보겠습니다. 평균 대치를 평가해 볼까요!
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 대치(Imputation)로 결측치 다루기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Draw a margin plot of air_temp vs sea_surface_temp
tao_imp %>%
select(___, ___, ___) %>%
___(delimiter = ___)