Imputare prin regresie liniară
Uneori, poți folosi cunoștințe din domeniu, cercetări anterioare sau pur și simplu bunul simț pentru a descrie relațiile dintre variabilele din datele tale. În astfel de cazuri, imputarea bazată pe modele este o soluție excelentă, deoarece îți permite să imputezi fiecare variabilă conform unui model statistic pe care îl poți specifica tu însuți, ținând cont de orice ipoteze pe care le ai despre modul în care variabilele se influențează reciproc.
Pentru variabilele continue, o alegere populară este regresia liniară. Aceasta nu te limitează însă la relații liniare! Poți oricând include pătratul sau logaritmul unei variabile în predictori. În acest exercițiu, vei folosi pachetul simputation pentru a realiza o singură imputare prin regresie liniară pe datele tao și vei analiza rezultatele. Hai să încercăm!
Acest exercițiu face parte din cursul
Gestionarea datelor lipsă prin imputare în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Load the simputation package
___
# Impute air_temp and humidity with linear regression
formula <- ____
tao_imp <- ___(tao, formula)