ÎncepețiÎncepe gratuit

Date nabular și completarea în funcție de valorile lipsă

Statisticile rezumative sunt utile, dar, cum se spune, o imagine face cât o mie de cuvinte.

În acest exercițiu, vei explora cum poți folosi datele nabular pentru a analiza variația unei variabile în funcție de valorile lipsă ale alteia.

Vom folosi setul de date oceanbuoys din pachetul naniar.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gestionarea datelor lipsă în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Mai întâi, explorează structura valorilor lipsă din oceanbuoys folosind vis_miss().
  • Explorează distribuția vântului est-vest (wind_ew) în funcție de valorile lipsă ale temperaturii aerului, folosind geom_density().
  • Explorează distribuția temperaturii mării în funcție de valorile lipsă ale umidității, folosind geom_density().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# First explore the missingness structure of `oceanbuoys` using `vis_miss()`
vis_miss(___)

# Explore the distribution of `wind_ew` for the missingness  
# of `air_temp_c_NA` using  `geom_density()`
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___, 
             color = air_temp_c_NA)) + 
  geom_density()

# Explore the distribution of sea temperature for the  
# missingness of humidity (humidity_NA) using  `geom_density()`
  ___(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             color = ___)) + 
  geom_density()
Editează și rulează codul