Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Đánh giá nội suy: Trên nhiều biến

Đến đây, bạn đã xem cách quan sát từng biến riêng lẻ hoặc cặp biến cùng với các giá trị đã nội suy của chúng. Tuy nhiên, đôi khi bạn muốn xem nội suy cho nhiều biến cùng lúc. Để làm được điều này, bạn cần thực hiện một chút xử lý và sắp xếp lại dữ liệu. Bài học này hướng dẫn cách thực hiện việc biến đổi dữ liệu này, vốn có thể hơi rắc rối khi áp dụng cho dữ liệu nabular. Hàm shadow_long() sẽ đưa dữ liệu về đúng định dạng để phục vụ các trực quan hóa kiểu này.

Bài tập này là một phần của khóa học

Xử lý dữ liệu thiếu trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Dùng shadow_long() để gom dữ liệu đã nội suy ocean_imp_mean, tập trung vào humidity và air_temp_c.
  • In dữ liệu ra và quan sát.
  • Khám phá các giá trị nội suy bằng biểu đồ histogram với geom_histogram(), đặt giá trị trên trục x, tô màu theo trạng thái thiếu và phân mảnh (facet) theo variable

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Gather the imputed data 
ocean_imp_mean_gather <- shadow_long(___,
                                     ___,
                                     ___))
# Inspect the data
___

# Explore the imputations in a histogram 
ggplot(ocean_imp_mean_gather, 
       aes(x = value, fill = value_NA)) + 
  geom_histogram() + 
  facet_wrap(~variable)
Chỉnh sửa và Chạy Mã