Методы вменения данных в R: комплексный обзор

Вменение — это процесс замены отсутствующих или неполных данных оценочными значениями. В R существует несколько методов вменения. Вот некоторые из них, которые часто используются:

  1. Вменение среднего значения: этот метод заменяет пропущенные значения средним значением доступных значений для этой переменной.

  2. Медианное вменение. Подобно вменению среднего значения, этот метод заменяет пропущенные значения медианой доступных значений.

  3. Вменение режима: Вменение режима заменяет отсутствующие значения модой (наиболее часто встречающееся значение) доступных значений.

  4. Перенос последнего наблюдения вперед (LOCF): LOCF вменяет отсутствующие значения путем переноса последнего наблюдаемого значения в наборе данных.

  5. Множественное вменение. Этот метод предполагает создание нескольких наборов вмененных данных, в которых пропущенные значения заменяются правдоподобными значениями на основе статистических моделей. Затем эти наборы данных анализируются, а результаты объединяются для учета неопределенности, вносимой вменением.

  6. Вменение K-ближайших соседей (KNN): Вменение KNN оценивает недостающие значения, находя K ближайших соседей на основе других переменных и используя их значения для вменения недостающих данных.

  7. Вменение регрессии. Этот метод использует модели регрессии для прогнозирования пропущенных значений на основе взаимосвязи между целевой переменной и другими переменными в наборе данных.

  8. Вменение случайного леса. Вменение случайного леса использует алгоритм случайного леса для вменения пропущенных значений путем их прогнозирования на основе других переменных.

  9. Алгоритм максимизации ожидания (EM). Алгоритм EM представляет собой итеративный метод, который оценивает пропущенные значения путем максимизации вероятности наблюдаемых данных. Он обычно используется для вменения пропущенных значений в многомерных нормальных распределениях.

  10. Множественное вменение «горячей колоды». Этот метод вменяет пропущенные значения путем сопоставления записей с похожими наблюдаемыми значениями и случайного выбора одной из совпадающих записей для получения вмененных значений.