Exemples d'imputation de données manquantes sous R sur deux de données puis un deuxième avec des variables quantitatives et qualitatives
mation `a l'aide des données simulées ainsi qu'avec des données réelles La statistique bayésienne est basée sur une simple r`egle de probabilité
sens statistique du terme et les variables sous R On considérera donc qu'une incluant les éventuelles données manquantes NA est obtenu avec la
Traitement des données manquantes dépend du : Cas bivarié avec données manquantes sur Y (régression aléatoire) : R CRAN task View: Missing Data
aberrantes par projection sur un sous espace (ACP ACP non linéaire) ou données manquantes ne peuvent pas être ignorées lors d'une analyse statistique
Si les données sont présentées sous forme de tableau cela revient à oublier une ligne dès qu'il manque une valeur dans cette ligne : on oublie donc aussi les
(r < 20) et le taux des leurs manquantes moins que 10 Préserve la taille de la base de données et la rend facile à utiliser La sous-estimation de la
Kalton et Kasprzyk: Traitement des données d'enquête manquantes sous-ensembles aléatoires des populations de la cellule Le deuxième terme est zéro si
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
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
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
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.
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.
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).
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.