ПочатиПочніть безкоштовно

Оцінювання імпутацій: масштаб

Хоча імпутація середнім може не виглядати надто погано у порівнянні на діаграмі розмаху, важливо відчути мінливість у даних. Саме тому потрібно дослідити, як змінюються масштаб і розкид імпутованих значень порівняно з вихідними даними.

Один зі способів оцінити доречність масштабу імпутацій — використати точкову діаграму, щоб побачити, чи відповідають значення здоровому глузду та контексту даних.

Ця вправа є частиною курсу

Робота з пропущеними даними в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використовуючи дані з уже імпутованими значеннями, ocean_imp_mean:

  • Дослідіть імпутації для температури повітря (по осі x) та вологості (по осі y) за допомогою точкової діаграми, не забудьте вказати color = any_missing.
  • Розширте цю візуалізацію, додавши фасетування за роком.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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(~___)
Редагувати та запускати код