НачатьНачать бесплатно

Оценка импутации: масштаб данных

Средняя импутация может выглядеть вполне приемлемо при сравнении с помощью ящичной диаграммы, однако важно также оценить разброс данных. Поэтому стоит изучить, как меняются масштаб и вариативность импутированных значений по сравнению с исходными.

Один из способов проверить соответствие масштаба импутированных значений — построить диаграмму рассеяния и оценить, насколько они адекватны.

Это упражнение является частью курса

Работа с пропущенными данными в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используя набор данных с уже импутированными значениями, ocean_imp_mean:

  • Постройте диаграмму рассеяния для исследования импутированных значений: температура воздуха — по оси X, влажность — по оси Y. Не забудьте указать color = any_missing.
  • Дополните эту визуализацию, разбив график по годам.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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(~___)
Редактировать и запускать код