Когда следует удалять пропущенные значения?

ГлавнаяКогда следует удалять пропущенные значения?
Когда следует удалять пропущенные значения?

Если данные отсутствуют более чем для 60% наблюдений, возможно, будет разумно отбросить их, если переменная незначительна.

  1. Вопрос. Как найти недостающее число в наборе данных, если задана медиана?
  2. Вопрос. Как найти значение, учитывая среднее значение?
  3. Вопрос. Как обрабатывать пропущенные значения в наборе данных?
  4. Вопрос. Как вы справляетесь с недостающими данными?
  5. Вопрос. Почему отсутствие данных является проблемой?
  6. Вопрос. Как мне узнать свой MCAR?
  7. Вопрос. Что означает, если данные неизвестны или отсутствуют?
  8. Вопрос. Что такое метод удаления Listwise?
  9. Вопрос. Что такое тест Литтла MCAR?
  10. Вопрос. Как выполнить множественное вменение в SPSS?
  11. Вопрос. Как выполнить множественное вменение?
  12. Вопрос. Как вы вменяете пропущенные значения?
  13. Вопрос. Как вы используете множественное вменение?
  14. Вопрос. Как работает регрессионное вменение?
  15. Вопрос. Почему необходимо множественное вменение?
  16. Вопрос. Что такое множественное вменение с помощью цепных уравнений?
  17. Вопрос. Что такое цепное уравнение?
  18. Вопрос. Что такое метод вменения kNN?
  19. Вопрос. Как работает случайная импутация леса?
  20. Вопрос. Как случайные леса обрабатывают недостающие данные?
  21. Вопрос. Может ли случайный лес самостоятельно обрабатывать пропущенные значения?
  22. Вопрос. Могут ли деревья решений обрабатывать пропущенные значения?

Вопрос. Как найти недостающее число в наборе данных, если задана медиана?

Если в наборе четное количество чисел, медиана представляет собой среднее арифметическое двух средних чисел, и единственный способ найти недостающее число — это если медиана является одним из этих двух чисел. Если да, то вы можете взять медиану и одно из двух известных вам чисел. Используйте формулу (# +#)/2=медиана и решите.

Вопрос. Как найти значение, учитывая среднее значение?

Посчитать легко: сложите все числа, затем разделите на количество чисел. Другими словами, это сумма, разделенная на количество.

Вопрос. Как обрабатывать пропущенные значения в наборе данных?

Популярные стратегии обработки пропущенных значений в наборе данных

  1. Удаление строк с пропущенными значениями.
  2. Вменить недостающие значения для непрерывной переменной.
  3. Вменить пропущенные значения для категориальной переменной.
  4. Другие методы вменения.
  5. Использование алгоритмов, поддерживающих пропущенные значения.
  6. Прогнозирование пропущенных значений.

Вопрос. Как вы справляетесь с недостающими данными?

Лучшие методы обработки недостающих данных

  1. Используйте методы удаления, чтобы устранить недостающие данные. Методы удаления работают только для определенных наборов данных, в которых у участников отсутствуют поля.
  2. Используйте регрессионный анализ для систематического исключения данных.
  3. Ученые, работающие с данными, могут использовать методы вменения данных.

Вопрос. Почему отсутствие данных является проблемой?

Отсутствие данных создает различные проблемы. Во-первых, отсутствие данных снижает статистическую мощность, которая относится к вероятности того, что тест отклонит нулевую гипотезу, если она ложна. Во-вторых, потеря данных может привести к смещению оценок параметров. В-третьих, это может снизить репрезентативность выборки.

Вопрос. Как мне узнать свой MCAR?

Вот еще раз краткие описания, чтобы вы запомнили:

  1. MCAR: Случайно разбросаны по набору данных. Имеет гораздо меньше нулевых значений, чем другие типы пропусков.
  2. MAR: Более широкий, чем MCAR. Случайность возникает только для определенных групп данных.
  3. MNAR: Последний и самый трудный случай пропажи.

Вопрос. Что означает, если данные неизвестны или отсутствуют?

«Отсутствующее»/«пустое» значение (т. е. было выполнено измерение, и известно, что в этот момент значение пусто). Неизвестное значение (т. е. в этот момент не проводилось никаких измерений. Оно может быть пустым, но может быть и любым другим значением).

Вопрос. Что такое метод удаления Listwise?

В статистике удаление по спискам — это метод обработки недостающих данных. В этом методе вся запись исключается из анализа, если отсутствует какое-либо одно значение.

Вопрос. Что такое тест Литтла MCAR?

Проверяет нулевую гипотезу о том, что недостающие данные отсутствуют совершенно случайно (MCAR). п. значение менее 0,05 обычно интерпретируется как то, что отсутствующие данные не являются MCAR (т. е. либо отсутствуют случайно, либо не игнорируются).

Вопрос. Как выполнить множественное вменение в SPSS?

Вменение отсутствующих значений данных (множественное вменение)

  1. Выберите как минимум две переменные в модели вменения. Процедура вменяет несколько значений недостающих данных для этих переменных.
  2. Укажите количество вменений для вычисления. По умолчанию это значение равно 5.
  3. Укажите набор данных или файл данных в формате IBM® SPSS®Statistics, в который должны быть записаны вмененные данные.

Вопрос. Как выполнить множественное вменение?

Коротко о множественном вменении

  1. Создайте m наборов вменений для пропущенных значений, используя процесс вменения со случайным компонентом.
  2. Результатом является m полных наборов данных.
  3. Проанализируйте каждый заполненный набор данных.
  4. Объедините результаты, рассчитав изменение оценок параметров.

Вопрос. Как вы вменяете пропущенные значения?

Ниже приведены распространенные методы:

  1. Среднее вменение. Просто вычислите среднее значение наблюдаемых значений этой переменной для всех лиц, которые не пропали без вести.
  2. Замена.
  3. Вменение горячей колоды.
  4. Холодная колода вменения.
  5. Регрессионное вменение.
  6. Вменение стохастической регрессии.
  7. Интерполяция и экстраполяция.

Вопрос. Как вы используете множественное вменение?

При использовании множественного вменения все пропущенные значения в каждом сгенерированном наборе данных (шаг вменения) заменяются случайной выборкой вероятных значений [22]. Следовательно, если не указано «случайное начальное число», каждый раз при выполнении анализа множественного вменения будут показаны разные результаты [22].

Вопрос. Как работает регрессионное вменение?

Вменение регрессии имеет противоположную проблему вменения среднего значения. Предполагается, что регрессионная модель прогнозирует наблюдаемые значения переменной на основе других переменных, и эта модель затем используется для вменения значений в тех случаях, когда значение этой переменной отсутствует.

Вопрос. Почему необходимо множественное вменение?

Множественное вменение — это общий подход к проблеме отсутствия данных, который доступен в нескольких широко используемых статистических пакетах. Его цель — учесть неопределенность в отношении недостающих данных путем создания нескольких различных вероятных наборов вмененных данных и надлежащего объединения результатов, полученных из каждого из них.

Вопрос. Что такое множественное вменение с помощью цепных уравнений?

Введение. Множественное вменение с помощью цепных уравнений — это надежный и информативный метод обработки недостающих данных в наборах данных. Процедура «заполняет» (вменяет) недостающие данные в наборе данных посредством итеративной серии прогнозных моделей. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будут вменены все указанные переменные.

Вопрос. Что такое цепное уравнение?

В цепных уравнениях расчеты выполняются с использованием итеративного алгоритма, обычно с 10–20 итерациями [15]. Для начала недостающие значения каждой неполной переменной заменяются ее средним значением или случайной выборкой ее наблюдаемых значений.

Вопрос. Что такое метод вменения kNN?

Идея методов kNN состоит в том, чтобы идентифицировать образцы «k» в наборе данных, которые похожи или близки в пространстве. Затем мы используем эти выборки «k», чтобы оценить значение недостающих точек данных. Недостающие значения каждой выборки рассчитываются с использованием среднего значения «k»-соседей, найденных в наборе данных.

Вопрос. Как работает случайная импутация леса?

Сам алгоритм случайного леса включает в себя еще один уровень начальной выборки. Записи с отсутствующими значениями в зависимой переменной вменены случайным образом из независимых нормальных распределений, основанных на условных средних, предсказанных с использованием случайного леса.

Вопрос. Как случайные леса обрабатывают недостающие данные?

Обычно методы/пакеты случайного леса поддерживают два способа обработки пропущенных значений: а) удаление точек данных с пропущенными значениями (не рекомендуется); б) заполнить недостающие значения медианой (для числовых значений) или модой (для категориальных значений).

Вопрос. Может ли случайный лес самостоятельно обрабатывать пропущенные значения?

Алгоритмы случайного леса (RF) с отсутствующими данными представляют собой привлекательный подход для вменения недостающих данных. Они обладают такими желательными свойствами, как возможность обрабатывать смешанные типы недостающих данных, они адаптируются к взаимодействиям и нелинейности, а также имеют потенциал масштабирования для работы с большими данными.

Вопрос. Могут ли деревья решений обрабатывать пропущенные значения?

Существует несколько методов, используемых в различных деревьях решений. Простое игнорирование пропущенных значений (как это делает ID3 и другие старые алгоритмы) или рассмотрение пропущенных значений как другой категории (в случае номинального признака) не является реальной обработкой пропущенных значений.

Случайно подобранные связанные видео:
NaN, Null | Что делать с пропусками? | Работа с пропусками | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Поддержать канал можно оформив подписку на https://boosty.to/machine_learrrningПрактическое задание будет после второго видео про пропускиКанал в TG https://…

No Comments

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *