Aan de slagBegin gratis

Imputaties evalueren en vergelijken

Als je een imputatiemodel opbouwt, is het verstandig om het te vergelijken met een andere methode. In deze les vergelijken we de eerder geïmputeerde gegevensset die is gemaakt met impute_lm() met de gemiddelden-imputatie. Beide gegevenssets zijn in deze oefening opgenomen als respectievelijk ocean_imp_lm_wind en ocean_imp_mean.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Omgaan met missende data in R

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Voeg de modellen samen met bind_rows(), zet het model ocean_imp_mean onder mean en ocean_imp_lm_wind onder lm_wind.
  • Bekijk de waarden van air_temp en humidity in een spreidingsdiagram: plaats air_temp_c op de x-as, humidity op de y-as, kleur naar eventuele missings, en facetteer per gebruikt imputatiemodel (imp_model).

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

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

# Inspect the values of air_temp and humidity as a scatter plot
ggplot(___, 
       aes(x = ___, 
           y = ___, 
           color = any_missing)) +
  geom_point() + 
  facet_wrap(~___)
Code bewerken en uitvoeren