Đánh giá phép bù: Thang đo
Mặc dù phép bù bằng trung bình có thể trông không quá tệ khi so sánh bằng biểu đồ hộp, điều quan trọng là bạn phải nắm được mức độ biến thiên của dữ liệu. Vì vậy, cần khám phá cách thang đo và độ phân tán của các giá trị được bù thay đổi so với dữ liệu gốc.
Một cách để đánh giá mức độ phù hợp của thang đo trong các phép bù là dùng biểu đồ phân tán để xem các giá trị có hợp lý hay không.
Bài tập này là một phần của khóa học
Xử lý dữ liệu thiếu trong R
Hướng dẫn bài tập
Sử dụng dữ liệu đã được bù giá trị, ocean_imp_mean:
- Khám phá các giá trị bù ở nhiệt độ không khí (trục x) và độ ẩm (trục y) bằng biểu đồ phân tán, nhớ dùng
color = any_missing. - Phát triển từ hình trực quan trước đó bằng cách tách ô theo năm.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(~___)