मिसिंग डेटा का परिचय
R में Missing Data से निपटना
Nicholas Tierney
Statistician
परिचय
मिसिंग डेटा के साथ करने की सबसे अच्छी बात है कि वह हो ही न।
--Gertrude Mary Cox
रियल-वर्ल्ड डेटा के साथ काम = मिसिंग डेटा के साथ काम
मिसिंग डेटा आपके विश्लेषण पर अप्रत्याशित असर डाल सकता है
खराब इम्प्यूटेशन से गलत अनुमान और फैसले हो सकते हैं।
आप क्या सीखेंगे
- मिसिंग वैल्यू क्या होती हैं
- मिसिंग डेटा कैसे ढूँढ़ें
- मिसिंग डेटा को कैसे रैंगल और टाइडि करें
- डेटा क्यों मिसिंग है, यह जाँचें
- मिसिंग वैल्यू इम्प्यूट करें
आवश्यक पूर्व-ज्ञान
- R में Basic से intermediate अनुभव
- ggplot2 से प्लॉट बनाना का अनुभव
- डेटा को बदलने और रीअरेंज करने के लिए dplyr का उपयोग का अनुभव
- R में linear models फिट करना का अनुभव
मिसिंग वैल्यू क्या हैं?
मिसिंग वैल्यू वे वैल्यू हैं जिन्हें रिकॉर्ड होना चाहिए था लेकिन नहीं हुए।
NA = Not Available.
कैसे जाँचें कि मेरे पास मिसिंग वैल्यू हैं?
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
मिसिंग डेटा के साथ काम
NA + कुछ भी = NA
heights
Sophie Dan Fred
165 177 NA
sum(heights)
NA
मिसिंग डेटा: सावधानियाँ
NaN: Not a Number.
any_na(NaN)
TRUE
any_na(NULL)
FALSE
any_na(Inf)
FALSE
मिसिंग डेटा: सावधानियाँ (2)
NA | TRUE
TRUE
NA | FALSE
NA
NA + NaN
NA
NaN + NA
NaN
अभ्यास करते हैं!
R में Missing Data से निपटना
