ÎncepețiÎncepe gratuit

Evaluarea imputărilor: Scala

Deși imputarea prin medie poate părea acceptabilă atunci când o analizăm cu un box plot, este important să înțelegi variația din date. De aceea, merită să explorezi cum se schimbă scala și dispersia valorilor imputate față de datele originale.

O modalitate de a evalua dacă scala imputărilor este adecvată este să folosești un scatter plot pentru a verifica dacă valorile sunt plauzibile.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gestionarea datelor lipsă în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind datele cu valorile deja imputate, ocean_imp_mean:

  • Explorează imputările pentru temperatura aerului (pe axa x) și umiditate (pe axa y) printr-un scatter plot, folosind color = any_missing.
  • Extinde această vizualizare aplicând faceting după an.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Explore imputations in air temperature and humidity,  
# coloring by the variable, any_missing
ggplot(___, 
       aes(x = ___, y = ___, color = ___)) + 
  geom_point()

# Explore imputations in air temperature and humidity,  
# coloring by the variable, any_missing, and faceting by year
ggplot(___, 
       aes(x = ___, y = ___, color = ___)) + 
  ___() +  
  facet_wrap(~___)
Editează și rulează codul