ПочатиПочніть безкоштовно

Оцінювання імпутацій (багато моделей і змінних)

Коли ви створюєте модель імпутації, варто порівняти її з іншим методом.

У цій вправі ви додасте фінальну модель імпутації, яка містить додаткову корисну інформацію, що допомагає пояснити частину варіації в даних. Потім ви порівняєте отримані значення, як це робили в попередній вправі.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з пропущеними даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використовуючи набір даних oceanbuoys:

  • Виконайте імпутацію за допомогою impute_lm(), додавши year до моделі.
  • Об'єднайте методи імпутації разом, розмістивши ocean_imp_mean у mean, ocean_imp_lm_wind у lm_wind і ocean_imp_lm_wind_year у lm_wind_year.
  • Перегляньте значення air_temp_c (на осі x) та humidity (на осі y), розфарбувавши точки за наявністю пропусків і зробивши фасетування за моделлю імпутації.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Build a model adding year to the outcome
ocean_imp_lm_wind_year <- bind_shadow(___) %>%
  impute_lm(air_temp_c ~ wind_ew + wind_ns + ___) %>%
  impute_lm(humidity ~ wind_ew + wind_ns + ___) %>%
  add_label_shadow()

# Bind the mean, lm_wind, and lm_wind_year models together
bound_models <- bind_rows(mean = ocean_imp_mean,
                          lm_wind = ocean_imp_lm_wind,
                          lm_wind_year = ___,
                          .id = "imp_model")

# Explore air_temp and humidity, coloring by any missings, and faceting by imputation model
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___, color = any_missing)) + 
  geom_point() + facet_wrap(~___)
Редагувати та запускати код