Imputationsmethoden für fehlende Daten in Datensätzen verstehen

Imputer sind Algorithmen oder statistische Modelle, die zum Auffüllen fehlender Datenwerte in einem Datensatz verwendet werden. Das Ziel der Imputation besteht darin, basierend auf den verfügbaren Informationen im Datensatz die bestmögliche Schätzung über die fehlenden Werte zu machen.

Es gibt verschiedene Arten von Imputationsmethoden, darunter:

1. Mittelwertimputation: Diese Methode ergänzt fehlende Werte mit dem Mittelwert der beobachteten Werte für dieselbe Variable.
2. Median-Imputation: Diese Methode ergänzt fehlende Werte mit dem Median der beobachteten Werte für dieselbe Variable.
3. Regressionsimputation: Diese Methode verwendet ein Regressionsmodell, um die fehlenden Werte basierend auf den beobachteten Werten anderer Variablen vorherzusagen.
4. K-nächste-Nachbarn-Imputation: Diese Methode findet die k Beobachtungen, die denen mit fehlenden Werten am ähnlichsten sind, und verwendet ihre Werte, um die fehlenden Daten zu ergänzen.
5. Mehrfachimputation: Diese Methode erstellt mehrere Versionen des Datensatzes mit unterschiedlichen imputierten Werten für die fehlenden Daten und analysiert jede Version separat, um die Unsicherheit in den imputierten Werten zu berücksichtigen.
6. Datenerweiterung: Diese Methode generiert neue Daten durch Transformation der vorhandenen Daten, z. B. durch Hinzufügen von Rauschen oder Erstellen neuer Variablen, um die Grö+e des Datensatzes zu erhöhen und die Auswirkungen fehlender Daten zu verringern. Imputation ist eine nützliche Technik für den Umgang mit fehlenden Daten. Es ist jedoch wichtig, die Wahl der Imputationsmethode sorgfältig abzuwägen und die Leistung der imputierten Daten zu bewerten, um sicherzustellen, dass sie genau und zuverlässig sind.