Eksik Veri bağımlılığı

R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

Nicholas Tierney

Statistician

Genel Bakış

  • MCAR Tamamen Rastgele Eksik

  • MAR Rastgele Eksik

  • MNAR Rastgele Olmayan Eksik

R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

MCAR: Nedir?

Eksiklik, gözlediğin ya da gözlemediğin hiçbir veriyle ilişkili değildir.

test vacation
NA TRUE
11.533340 FALSE
10.126115 TRUE
NA FALSE
NA TRUE
8.551881 FALSE
NA FALSE
NA TRUE
10.608264 TRUE
R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

MCAR: Sonuçları neler

Çıkarımlar

  • Atama (imputation) önerilir
  • Gözlemleri silmek örneklem boyutunu azaltır, çıkarımı kısıtlar; ancak yanlılık yaratmaz
  • Veriyi atamalısın
R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

MAR: Nedir?

Eksiklik gözlenen verilere bağlıdır, ancak gözlenmeyenlere değil

Sonuçlar:

  • Atama yap
  • Gözlem silmek ideal değildir, yanlılığa yol açabilir
test vacation depression
NA TRUE 87.93109
11.533340 FALSE 40.02708
10.126115 TRUE 48.62883
NA FALSE 88.21743
NA TRUE 90.29282
8.551881 FALSE 44.77343
NA FALSE 89.48865
NA TRUE 89.99209
10.608264 TRUE 45.56832
R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

MNAR: Nedir?

Yanıtın eksikliği, ilgi değerlendirmesiyle ilgili, gözlenmeyen bir değere bağlıdır.

Sonuçlar:

  • Silme ve atama veriyi yanlı yapar
  • Çıkarım sınırlı olabilir, dikkatli ilerle.
test vacation depression
NA TRUE NA
11.533340 FALSE 11.533340
10.126115 TRUE 10.126115
NA FALSE NA
NA TRUE NA
8.551881 FALSE 8.551881
NA FALSE NA
NA TRUE NA
10.608264 TRUE 10.608264
R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

Örnek: MCAR

vis_miss(mt_cars, cluster = TRUE)

R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

Örnek: MAR

oceanbuoys %>% arrange(year) %>% vis_miss()

R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

Örnek: MNAR

vis_miss(ocean, cluster = TRUE)

R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

Hadi pratik yapalım!

R'de Eksik Verilerle Başa Çıkma

Preparing Video For Download...