Вменение данных R: методы и примеры кода для обработки пропущенных значений

«Вменение данных R» относится к процессу заполнения пропущенных значений в наборе данных с использованием различных статистических методов. В R существует несколько методов вменения данных. Вот несколько часто используемых методов и примеры кода:

  1. Вменение среднего значения:
    Этот метод заменяет пропущенные значения средним значением соответствующей переменной.
# Assuming 'data' is your dataset and 'x' is the column with missing values
data$x[is.na(data$x)] <- mean(data$x, na.rm = TRUE)
  1. Медианное вменение:
    Этот метод заменяет пропущенные значения медианой соответствующей переменной.
# Assuming 'data' is your dataset and 'x' is the column with missing values
data$x[is.na(data$x)] <- median(data$x, na.rm = TRUE)
  1. Вменение регрессии.
    Этот метод использует модели регрессии для прогнозирования пропущенных значений на основе других переменных в наборе данных.
# Assuming 'data' is your dataset and 'x' is the column with missing values
library(mice)
data_imp <- mice(data[, -c("x")]) # Exclude the column with missing values
data$x <- complete(data_imp)$x # Replace missing values
  1. Вменение K-ближайших соседей (KNN):
    Этот метод вменяет пропущенные значения путем нахождения K ближайших соседей и использования их значений для оценки пропущенных значений.
# Assuming 'data' is your dataset and 'x' is the column with missing values
library(DMwR)
data$x <- knnImputation(data$x, k = 5) # Replace missing values
  1. Множественное вменение с использованием цепных уравнений (MICE).
    Этот метод вменяет пропущенные значения путем создания нескольких вмененных наборов данных на основе наблюдаемых закономерностей данных.
# Assuming 'data' is your dataset and 'x' is the column with missing values
library(mice)
imp <- mice(data[, -c("x")], m = 5) # Exclude the column with missing values, create 5 imputed datasets
data$x <- complete(imp)$x # Replace missing values

Это всего лишь несколько примеров методов вменения данных в R. Выбор метода зависит от конкретных характеристик вашего набора данных и характера пропущенных значений. Не забудьте предварительно обработать данные и соответствующим образом обработать пропущенные значения, чтобы обеспечить точность и надежность анализа.