Hiểu các phương pháp tính toán cho dữ liệu bị thiếu trong bộ dữ liệu

Máy tính là các thuật toán hoặc mô hình thống kê được sử dụng để điền vào các giá trị dữ liệu còn thiếu trong tập dữ liệu. Mục tiêu của việc quy định là đưa ra dự đoán tốt nhất có thể về các giá trị còn thiếu, dựa trên thông tin có sẵn trong tập dữ liệu.

Có một số loại phương pháp quy định, bao gồm:

1. Phép tính trung bình: Phương pháp này điền vào các giá trị còn thiếu bằng giá trị trung bình của các giá trị quan sát được cho cùng một biến.
2. Phương pháp tính trung bình: Phương pháp này điền vào các giá trị còn thiếu bằng trung vị của các giá trị quan sát được cho cùng một biến.
3. Quy đổi hồi quy: Phương pháp này sử dụng mô hình hồi quy để dự đoán các giá trị còn thiếu dựa trên các giá trị quan sát được của các biến khác.
4. Quy định K-hàng xóm gần nhất: Phương pháp này tìm thấy k quan sát giống nhất với quan sát có giá trị bị thiếu và sử dụng giá trị của chúng để điền vào dữ liệu bị thiếu.
5. Nhiều mức quy định: Phương pháp này tạo ra nhiều phiên bản của tập dữ liệu với các giá trị quy định khác nhau cho dữ liệu bị thiếu và phân tích từng phiên bản riêng biệt để tính đến độ không đảm bảo trong các giá trị được quy định.
6. Tăng cường dữ liệu: Phương pháp này tạo ra dữ liệu mới bằng cách chuyển đổi dữ liệu hiện có, chẳng hạn như bằng cách thêm nhiễu hoặc tạo biến mới, để tăng kích thước của tập dữ liệu và giảm tác động của dữ liệu bị thiếu.

Imputation là một kỹ thuật hữu ích để xử lý dữ liệu bị thiếu, nhưng điều quan trọng là phải cân nhắc cẩn thận việc lựa chọn phương pháp quy định và đánh giá hiệu suất của dữ liệu quy định để đảm bảo rằng dữ liệu đó chính xác và đáng tin cậy.