Hot-deck 팁 & 트릭 I: 도메인 내 대치
hot-deck 대치가 변수 간의 관계를 깨뜨릴 때 도움이 되는 한 가지 요령은 도메인 내에서 대치하는 것입니다. 즉, 대치할 변수가 다른 범주형 변수와 상관되어 있다면, 그 범주의 각 수준별로 hot-deck을 따로 실행하는 방식입니다.
예를 들어, 지구 온난화로 평균 기온이 상승하고 있으므로 공기 온도가 시간에 따라 달라질 것이라고 예상할 수 있습니다. tao 데이터에서 사용할 수 있는 시간 지표는 범주형 변수인 year입니다. 먼저 두 개의 관측 연도에서 평균 공기 온도가 서로 다른지 확인한 뒤, 연도 도메인 내에서 hot-deck을 실행해 보세요. 마지막으로 다시 마진 플롯을 그려 대치 성능을 평가합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 대치(Imputation)로 결측치 다루기
연습 안내
- 연도별로
air_temp의 평균을 계산하고, 평균 계산에서NA를 제외한 결과를average_air_temp라고 하세요. tao데이터에서year도메인 내에서 hot-deck 대치를 사용해air_temp의 결측값을 대치하고, 결과를tao_imp에 할당하세요.air_temp와sea_surface_temp의 마진 플롯을 만드세요. 이때, 플로팅 함수에 전달하는 변수 목록에air_temp_imp를 포함하는 것을 잊지 마세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate mean air_temp per year
tao %>%
group_by(___) %>%
summarize(average_air_temp = mean(___, na.rm = ___))
# Hot-deck-impute air_temp in tao by year domain
tao_imp <- ___(___, variable = ___, ___ = ___)
# Draw a margin plot of air_temp vs sea_surface_temp
tao_imp %>%
select(___, ___, ___) %>%
marginplot(___ = ___)