Eksik verilere giriş
R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma
Nicholas Tierney
Statistician
Giriş
Eksik verilerle yapılacak en iyi şey, hiç eksik veri olmamasıdır
--Gertrude Mary Cox
Gerçek dünya verisiyle çalışmak = eksik verilerle çalışmak
Eksik veriler analizinde beklenmedik etkilere yol açabilir
Kötü imputasyon kötü tahmin ve kararlara götürür.
Neler öğreneceksin
- Eksik değerler nedir
- Eksik veriler nasıl bulunur
- Eksik veriler nasıl düzenlenir ve temizlenir
- Veri neden eksik, bunu keşfet
- Eksik değerleri imputasyonla doldur
Varsayılan bilgi düzeyi
- R'de temel ila orta düzey deneyim
- ggplot2 ile grafik çizme deneyimi
- Veriyi dönüştürmek ve yeniden düzenlemek için dplyr kullanma deneyimi
- R'de doğrusal modeller kurma deneyimi
Eksik değerler nedir?
Eksik değerler, kaydedilmesi gereken ama kaydedilmeyen değerlerdir.
NA = Not Available.
Eksik değerlerim var mı, nasıl kontrol ederim?
x <- c(1, NA, 3, NA, NA, 5)any_na(x)
TRUE
are_na(x)
FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE
n_miss(x)
3
prop_miss(x)
0.5
Eksik verilerle çalışmak
NA + her şey = NA
heights
Sophie Dan Fred
165 177 NA
sum(heights)
NA
Eksik veri püf noktaları
NaN: Not a Number.
any_na(NaN)
TRUE
any_na(NULL)
FALSE
any_na(Inf)
FALSE
Eksik veri püf noktaları (2)
NA | TRUE
TRUE
NA | FALSE
NA
NA + NaN
NA
NaN + NA
NaN
Hadi pratik yapalım!
R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma
