Tietojoukkojen puuttuvien tietojen imputointimenetelmien ymmärtäminen

Imputerit ovat algoritmeja tai tilastollisia malleja, joita käytetään täyttämään tietojoukon puuttuvat tietoarvot. Imputoinnin tavoitteena on tehdä paras mahdollinen arvaus puuttuvista arvoista aineistossa käytettävissä olevien tietojen perusteella.

Imputointimenetelmiä on useita, mukaan lukien:

1. Keskimääräinen imputointi: Tämä menetelmä täyttää puuttuvat arvot saman muuttujan havaittujen arvojen keskiarvolla.
2. Mediaaniimputointi: Tämä menetelmä täyttää puuttuvat arvot saman muuttujan havaittujen arvojen mediaanilla.
3. Regressioimputointi: Tämä menetelmä käyttää regressiomallia puuttuvien arvojen ennustamiseen muiden muuttujien havaittujen arvojen perusteella.
4. K-lähimpien naapureiden imputointi: Tämä menetelmä etsii k eniten samankaltaista havaintoa kuin se, josta puuttuvat arvot, ja käyttää niiden arvoja puuttuvan tiedon täyttämiseen.
5. Useita imputaatioita: Tämä menetelmä luo tietojoukosta useita versioita, joissa on erilaiset laskennalliset arvot puuttuville tiedoille, ja analysoi jokaisen version erikseen laskettujen arvojen epävarmuuden huomioon ottamiseksi.
6. Tietojen lisäys: Tämä menetelmä luo uutta dataa muuntamalla olemassa olevaa dataa, kuten lisäämällä kohinaa tai luomalla uusia muuttujia, suurentaakseen tietojoukon kokoa ja vähentääkseen puuttuvien tietojen vaikutusta.

Imputointi on hyödyllinen tekniikka puuttuvien tietojen käsittelyyn, mutta on tärkeää harkita huolellisesti imputointimenetelmän valintaa ja arvioida laskennallisten tietojen suorituskykyä sen varmistamiseksi, että ne ovat tarkkoja ja luotettavia.