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Scénario: Imputation de données manquantes - univ-toulousefr

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DONNEES MANQUANTES ET PREVISIONS: METHODES A

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Data Processing and Analysis with R Language

« propriétaires » dans la gestion des données volumineuses Parmi cette panoplie de logiciels libres figure le logiciel R qui se présente à la fois comme un logiciel de programmation pure mais aussi comme un logiciel de traitements et d’analyses de données statistiques

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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

Valeurs manquantes – différentes méthodes d’imputation : 1 Généralités sur l’imputation : Définition : L’imputation consiste à produire une « valeur artificielle » pour remplacer la valeur manquante avec pour objectif de produire des estimations approximativement sans biais

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avec la reconstruction des données manquantes obtenu comme synthèse de différentes valeurs échantillonnées à partir d'une distribution normale caractérisée par des indices de position et de dispersion typique du phénomène observé (la littérature suggère l'utilisation de cinq valeurs)

Quels sont les différents types de données manquantes ?

donnée manquantes par hasard (MAR missing at random); donnée manquantes complètement par hasard (MCAR missing completely at random); donnée manquantes non ignorable. Dans le premier cas, nous supposons que la probabilité que la donnée soit manquante dépend des données observées et non pas des données manquantes.

Comment remplacer une donnée manquante ?

On remplace la donnée manquante par la moyenne des informations observée (la moyenne de l'échantillon) ou par la mode (données catégoriques). On obtien une constante pour toutes les données manquantes.

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 remplacer les données manquantes dans une matrice ?

La méthode consiste dans l’organisation des données collectées dans une matrice et de remplacer les données manquantes avec la moyenne des valeurs plus proches. Une extension de cette approche c’est donner des poids: plus petite est la distance entre la donnée observées et celle mancante, majeurs est le poids qui aura en moyenne.

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