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Scénario: Imputation de données manquantes - univ-toulousefr

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 Plusieurs méthodes sont comparées la robustesse des méthodes qui donne les meilleurs

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Imputation de données manquantes 21 Types de données manquantes

des données manquantes par suppression de données ou par complétion sans souci d’exhaustivité 2 Typologie des données manquantes 2 1 Types de données manquantes A?n d’aborder correctement l’imputation des données manquantes il faut en distinguer les causes surtout si elles ne sont pas le simple fruit du hasard

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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 Les doublons donnent plus d'importance aux valeurs répétées I Valeurs manquantes – Généralités 1

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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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IMPUTATION MULTIPLE DE DONNÉES CATÉGORIELLES : UNE APPROCHE

R) Les observations avec des données manquantes c'est-à-dire avec R=0 ne fournissent pas d’information sur P(Y/X R) ce n’est possible qu’avec les valeurs observées donc l’analyse ne se fait qu’avec P(Y/X R=1) Mais le problème est bien de tirer des imputations à partir de la distribution P(Y/X R=0) qu’il faut spécifier

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2 Imputation par régression - univ-rennes1fr

Données manquantes L'objectif de ce TD est de manipuler et de comparer plusieurs méthodes d'imputation de données manquantes La première partie propose un traailv préliminaire sur des données simulées; on utilise le logiciel R Dans la seconde partie on mène un traailv plus aancév

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.

Quels sont les avantages de l’imputation rationnelle des charges fixes?

nDes résultats analysables indépendamment des variations d’activité La méthode de l’imputation rationnelle des charges fixes permet d’obtenir les coûts de revient de chacun des produits de l’entreprise donc, comme en coût complet réel traditionnel en centres d’analyse, leurs résultats analytiques.

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