什么是良好的插补

在 R 中处理缺失数据

Nicholas Tierney

Statistician

课程概览

  • 了解良好与不良的插补
  • 评估缺失值：
    • 均值、尺度、离散度
  • 使用可视化：
    • 箱线图
    • 散点图
    • 直方图
    • 多变量
在 R 中处理缺失数据

以不良示例理解良好插补

# A tibble: 6 x 1
       x
   <dbl>
 1     1
 2     4
 3     9
 4    16
 5    NA
 6    36

mean(df$x, na.rm = TRUE)

# A tibble: 6 x 1
       x
   <dbl>
 1   1  
 2   4  
 3   9  
 4  16  
 5  13.2
 6  36

13.2
在 R 中处理缺失数据

演示均值插补

含缺失值的数据

均值插补后的数据

在 R 中处理缺失数据

探索不良插补：均值法

  • impute_mean(data$variable)
  • impute_mean_if(data, is.numeric)
  • impute_mean_at(data, vars(variable1, variable2))
  • impute_mean_all(data)
在 R 中处理缺失数据

跟踪缺失值

aq_impute_mean <- airquality %>%
  bind_shadow(only_miss = TRUE) %>%
  impute_mean_all() %>%
  add_label_shadow()
aq_impute_mean

# A tibble: 153 x 9
   Ozone Solar.R  Wind  Temp Month   Day Ozone_NA Solar.R_NA any_missing
   <dbl>   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>    <fct>      <chr>      
 1  41      190    7.4    67     5     1 !NA      !NA        Not Missing
 2  36      118    8      72     5     2 !NA      !NA        Not Missing
 3  12      149   12.6    74     5     3 !NA      !NA        Not Missing
 4  18      313   11.5    62     5     4 !NA      !NA        Not Missing
 5  42.1    186.  14.3    56     5     5 NA       NA         Missing    
 6  28      186.  14.9    66     5     6 !NA      NA         Missing
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用箱线图探索插补

评估插补时，检查变化/相似性：

  • 均值/中位数（箱线图）
  • 离散度
  • 量纲/尺度
在 R 中处理缺失数据

用箱线图可视化插补

ggplot(aq_impute_mean,
       aes(x = Ozone_NA,
           y = Ozone)) +
  geom_boxplot()

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用散点图探索不良插补

评估插补时，检查变化/相似性：

  • 离散度（散点图）
ggplot(aq_impute_mean,
       aes(x = Ozone,
           y = Solar.R,
           color = any_missing)) +
  geom_point()

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探索多变量的插补

aq_imp <- airquality %>%
  bind_shadow() %>%
  impute_mean_all()

aq_imp_long <- shadow_long(aq_imp, 
                           Ozone, 
                           Solar.R)

aq_imp_long

# A tibble: 306 x 4
   variable value variable_NA value_NA
   <chr>    <dbl> <chr>       <chr>   
 1 Ozone     41   Ozone_NA    !NA     
 2 Ozone     36   Ozone_NA    !NA     
 3 Ozone     12   Ozone_NA    !NA     
 4 Ozone     18   Ozone_NA    !NA     
 5 Ozone     42.1 Ozone_NA    NA      
 6 Ozone     28   Ozone_NA    !NA     
 7 Ozone     23   Ozone_NA    !NA     
 8 Ozone     19   Ozone_NA    !NA     
 9 Ozone      8   Ozone_NA    !NA     
10 Ozone     42.1 Ozone_NA    NA      
# ... with 296 more rows
在 R 中处理缺失数据

探索多变量的插补

ggplot(aq_imp_long,
       aes(x = value,
           fill = value_NA)) + 
  geom_histogram() + 
  facet_wrap(~ variable)

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Passons à la pratique !

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