BaşlayınÜcretsiz başlayın

Aralık altına değer atama ve nabular verilerle çalışma

Atadığımız (impute ettiğimiz) değerleri takip etmek istiyoruz. Bunu yapmazsak, atanan değerlerin ne kadar iyi olduğunu değerlendirmek çok zor olur.

Şimdi veri atama alıştırması yapacağız ve önceki egzersizlerdeki görselleştirmeleri, verinin aralığının altına değer atayarak yeniden oluşturacağız.

Bu, kayıplığı (missingness) daha fazla keşfetmek için çok kullanışlıdır ve ayrıca kayıp değerlerin atanması için bir çerçeve sunar.

Önce impute_below_all() kullanarak aralığın altına değer atayacağız, ardından veriyi görselleştireceğiz. Bu örnekte kayıp değerlerin nerede olduğunu görebilsek de, onları izlemenin bir yoluna ihtiyacımız olduğunu fark ediyoruz. Kayıp verileri izleme programlama kalıbı bu konuda yardımcı olabilir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

oceanbuoys verisini kullanarak:

  • impute_below_all() ile aralığın altına değer ata.
  • Yeni kayıp değerleri x ekseninde wind_ew, y ekseninde air_temp_c olacak şekilde görselleştir.
  • bind_shadow(), impute_below_all(), ve add_label_shadow() ile veriyi ata ve takip et.
  • Grafiği göster ve atanan değerleri incele.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Impute the oceanbuoys data below the range using `impute_below`.
ocean_imp <- impute_below_all(___)

# Visualize the new missing values
ggplot(___, 
       aes(x = ___, y = ___)) +  
  geom_point()

# Impute and track data with `bind_shadow`, `impute_below_all`, and `add_label_shadow`
ocean_imp_track <- bind_shadow(___) %>% 
  ___() %>% 
  ___()

# Look at the imputed values
___
Kodu Düzenle ve Çalıştır