Wyczuwanie zagrożeń związanych z imputacją średnią
Jedną z najpopularniejszych metod imputacji jest imputacja średnią, w której brakujące wartości w zmiennej zastępuje się średnią z wartości obserwowanych w tej zmiennej. W wielu przypadkach to proste podejście jest jednak złym wyborem. Czasem szybkie spojrzenie na dane wystarczy, by dostrzec zagrożenia związane z imputacją średnią.
W tym rozdziale będziesz pracować z próbką danych projektu Tropical Atmosphere Ocean (tao). Zbiór danych zawiera pomiary atmosferyczne wykonane w dwóch różnych okresach czasu w pięciu różnych lokalizacjach. Dane pochodzą z pakietu VIM.
W tym ćwiczeniu zapoznasz się z danymi i przeprowadzisz prostą analizę, która wskaże, jakie konsekwencje może mieć imputacja średnią. Przyjrzyjmy się danym tao!
To ćwiczenie jest częścią kursu
Obsługa brakujących danych z imputacją w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Print first 10 observations
___(tao, ___)