[PDF] La gestion des données manquantes pour lanalyse statistique de

Comment utiliser l’imputation multiple ?

• Une des approches est l’imputation multiple, qui consiste à imputer successivement plusieurs valeurs à chaque donnée manquante. Plusieurs jeux de données complétés sont ainsi générés, respectant les caractéristiques de la distribution des données observées (variabilité et corrélations entre les variables).

Quels sont les différents types d’imputation de données?

• Les méthodes d’imputation de données man- quantes sont décrites; les plus rudimentaires : LOCF, imputation par la médiane, la moyenne..., de même que celles par modéli- sation ou apprentissage statistique :régressionet régression lo- cale, k-nn,régression PLS,SVD,Random Forestou encore par imputation multiple.

Comment tester les méthodes d’imputation de données manquantes ?

• Tester des méthodes d’imputation de données manquantes sur des cas-typesfaciles à aborder. Comparer la précision des méthodes et la robustesse desmeilleures. On commencera par un jeu de données quantitatif sur lesquellestoutes les méthodes d’imputation peuvent être testées.

Pourquoi utiliser la méthode de l’imputation rationnelle ?

• La méthode de l’imputation rationnelle permet de mieux cerner les causes de variation des coûts. La différence entre les charges fixes constatées et les charges fixes imputées représente une différence d’imputation rationnelle qui peut être positive ou négative.