imputation par la médiane

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Imputation de données manquantes 21 Types de données manquantes

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-nnrégression PLSSVDRandom Forestou encore par imputation multiple Ces méthodes sont illustrées et leur ef?cacité

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Imputation de données manquantes 21 Types de données

g L’imputation par la moyenne ou par la m´ediane Cette methode consiste´ `a remplacer la valeur man-quante par la moyenne ou la mediane des r´ ´eponses a` cette variable fournies par les r´epondants La m ethode´ est en gen´ eral appliqu´ ee en d´ ecoupant la population´ en groupes disjoints appeles classes d’imputation Les´

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Traitement des valeurs manquantes et des valeurs aberrantes

imputation par la moyenne : On remplace chacune des valeurs manquantes par la valeur moyenne de l’ensemble de réponses obtenues imputation par le ratio : chaque valeur manquante i y est remplacée par la valeur prévue * yi obtenue par régression de y sur x imputation par régression : c’est une extension naturelle de l’imputation par la

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3 Méthodologie d’obtention d’une base de données imputées

et la manifestation de la maladie (Tableau 1 et Tableau 2) L’imputation multiple est l’outil par lequel la base de données a été com-plétée L’idée principale est de produire m bases de données imputées Dans chaque base imputée chaque valeur absente est remplacée au bout d’un processus itératif par une estimation

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Données longitudinales : traitement de valeurs manquantes - UNIL

matching; EmA7 : imputation multiple + EM; MeanA7 : imputation par la moyenne; CcA7 : aucune imputation; MedA7 : imputation par la médiane Dans le cas longitudinal nous comparons certaines méthodes déjà étudiées ainsi que des méthodes plus adaptées au longitudinal comme le remplacement par l’observa-tion précédente (LOCF) ou par

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MÉTHODES D’IMPUTATION ALÉATOIRES ÉQUILIBRÉES

• Imputation par la régression aléatoire: • Imputation par hot-deck aléatoire: ¾On remplace la valeur manquante d’un receveur par celle d’un répondant (donneur) tiré au hasard dans l’ensemble des répondants ¾Peut être vue comme de l’imputation par la moyenne à laquelle on a rajouté un résidu: ˆ ˆ yiir??ii ??

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Scénario: Imputation de données manquantes - univ-toulousefr

Tester des méthodes d’imputation de données manquantes sur des cas-types faciles à aborder Comparer la précision des méthodes et la robustesse des meilleures On commencera par un jeu de données quantitatif sur lesquelles toutes les méthodes d’imputation peuvent être testées Nous passerons dans un

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Imputation par prédiction ou imputation avec aléa

La moyenne des données imputées sera toujours y-r la moyenne d’un domaine sera estimée sans biais (sous le modèle de réponse) Par contre la médiane ne pourra pas être estimée décemment! Dans le second y~ k sera tiré au hasard (avec probabilités égales) parmi les yk c’est à dire qu’on imputera par hotte-dekke La moyenne des

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2 Imputation par régression - univ-rennes1fr

mettre en évidence que l'imputation par la moyenne conduit à une sous estimation de la ariancev des estimateurs dans les deux problèmes suivants : 1 estimation de moments d'ordre un et deux (cas univarié); 2 estimation des coe cients d'un modèle linéaire à une ariablev explicative Dans les deux cas vous traaillerezv avec des données

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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 calculer la médiane issue de l'équation ?

La m diane issue de A passe par A et par le point milieu de [BC] qui a pour coordonn es (1 ; 4) Cette m diane passe donc par les points (-1 ; 3) et (1 ; 4) Recherche de son quation: y = ax+b. passe par (-1 ; 3) --> 3 = -a + b. passe par (1 ; 4) --> 4 = a + b.

Comment utiliser la médiane pour un effectif impair de valeurs ?

Le symbole communément utilisé pour la médiane est (à savoir « x tilde »), correspond à l’effectif de valeurs observées et à une valeur de la série de données. Utilisez cette formule si vous disposez d’un effectif impair de valeurs observées : Formule de médiane pour un effectif impair de valeurs.

Comment déterminer la valeur de la médiane ?

Pour déterminer la valeur de la médiane : On commence par classer les n modalités de la série statistique dans un ordre croissant. Si n est impair n=2p+1 la médiane est la valeur d’indice p+1. Si n est pair n=2p la médiane est la moyenne arithmétique entre les valeurs d’indices p et p+1.

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