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1Scénario: Imputation de données manquantes Scénario: Imputation de données manquantes Résumé Exemples d’imputation de données manquantessous R sur deux de données Un premier dont les variables sont toutes quantitatives puis un deuxième avec des variables quantitatives et qualitatives
Traitement des Données Manquantes - univ-amufr
Classification des Données Manquantes (2) MAR : manquant au hasard La probabilité qu’une observation soit incomplète ne dépend que de valeurs observées (pas de valeurs manquantes) i e le fait de ne pas avoir la valeur pour une variable X i est dépendant d’une autre ou d’autres variables X j i observées Exemple X 1 = âge ; X
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Traitement des valeurs manquantes et des valeurs aberrantes Avant de traiter les données vérifier la qualité des données : Les données peuvent être : manquantes aberrantes : la valeur de l’âge est fausse en double : le même client est enregistré avec trois identifiants différents
Comment retrouver les données manquantes ?
Bénéficiez gratuitement de toutes les fonctionnalités de ce cours (quiz, vidéos, accès illimité à tous les chapitres) avec un compte. Les données manquantes sont représentées sous R par NA ( Not Available ). Pour les retrouver, il suffit d’utiliser la fonction is.na qui renvoie TRUE si la valeur vaut NA et FALSE sinon.
Comment créer des données Man-quantes ?
En se limitant au cas MCAR, on crée arti?ciellement des données man-quantes. On pourra ensuite comparer les résultats de la complétion avec lesdonnées retirées. Identi?er les méthodes les plus précises : SVD, missForest et AmeliaII, dontle comportement est ensuite étudié lorsque la quantité de données manquantesaugmente. Comparer les résultats.
Comment contrôler la présence de données manquantes ?
Il existe des fonctions utiles pour contrôler la présence de données manquantes sous R is.na () ou na.omit () pour les supprimer. De nombreuses fonctions contournent les données manquantes avec le paramètre na.rm=T. Certains packages permettent de visualiser les données manquantes (fonction ci-dessous et package VIM).
Comment contourner les données manquantes ?
De nombreuses fonctions contournent les données manquantes avec le paramètre na.rm=T. Certains packages permettent de visualiser les données manquantes (fonction ci-dessous et package VIM). D'autres permettent de les remplacer avec pertinence, on fait de l'imputation. Nous pouvons vous y former.
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