Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Dữ liệu nabular và phân tích theo tình trạng khuyết dữ liệu

Thống kê tóm tắt rất hữu ích, nhưng như người ta vẫn nói, một bức hình đáng giá cả ngàn lời.

Trong bài tập này, bạn sẽ khám phá cách dùng dữ liệu nabular để xem biến thiên của một biến theo tình trạng khuyết dữ liệu của một biến khác.

Chúng ta sẽ dùng bộ dữ liệu oceanbuoys từ naniar.

Bài tập này là một phần của khóa học

Xử lý dữ liệu thiếu trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Trước tiên, khám phá cấu trúc khuyết dữ liệu của oceanbuoys bằng vis_miss().
  • Khám phá phân phối của gió đông tây (wind_ew) theo tình trạng khuyết dữ liệu của nhiệt độ không khí bằng geom_density().
  • Khám phá phân phối của nhiệt độ biển theo tình trạng khuyết dữ liệu của độ ẩm bằng geom_density().

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# First explore the missingness structure of `oceanbuoys` using `vis_miss()`
vis_miss(___)

# Explore the distribution of `wind_ew` for the missingness  
# of `air_temp_c_NA` using  `geom_density()`
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___, 
             color = air_temp_c_NA)) + 
  geom_density()

# Explore the distribution of sea temperature for the  
# missingness of humidity (humidity_NA) using  `geom_density()`
  ___(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             color = ___)) + 
  geom_density()
Chỉnh sửa và Chạy Mã