NA를 무작위로 생성된 숫자로 대체안녕,
저는 JMP를 처음 접했고 데이터세트 전체에 흩어져 있는 "ND"라는 라벨이 붙은 몇 가지 비검출 항목이 있는 측정된 원소 농도의 데이터세트를 사용하여 작업하고 있습니다. 모든 ND를 균일 분포에서 무작위로 추출한 값으로 바꾸라는 지시를 받았습니다.
2점 교정을 통해 0과 일일 검출 한계(LOD) 사이입니다. 각 요소에 대한 다양한 LOD에 대한 값이 있는데 ND 대신 채울 난수 생성을 구현하는 문제에 봉착했습니다.
어떤 조언이라도 대단히 감사하겠습니다!
기본 데이터 분석 및 모델링데이터 혼합 및 정리데이터 탐색 및 시각화윈도우Re: NA를 무작위로 생성된 숫자로 교체커뮤니티에 오신 것을 환영합니다.다음은 NA 값을 임의의 값으로 변경하는 방법 중 하나를 보여주는 작은 스크립트입니다.
Names Default To Here( 1 );
LOD = 99; // Change to be the actual LOD value
randomMean = Mean( 0, LOD );
randomSTD = (LOD - randomMean) / 3;
col = "Age"; // Change to the actual column name
For Each Row(
If( As Column( col ) == "NA",
randomVal = LOD + 1; // Set the target value outside of the acceptable range
While( 0 < randomVal | randomVal > LOD, randomVal = Random Normal( randomMean, randomSTD ) );
As Column( col ) = Char( randomVal );
)
);
// Convert column to numeric
Column( col ) << data type( numeric ) << modeling type( continuous );
Re: NA를 무작위로 생성된 숫자로 교체당신의 아이디어를 구현하는 데 있어 다른 사람들의 큰 도움을 기대할 수 있습니다. 나는 먼저 접근 방식의 타당성을 언급하고 싶습니다. 이 계획은 많은 계획 중 하나입니다 애드 혹 엄격함이나 이론적 뒷받침 없이 접근합니다. 답변이 편향될 것입니다. 무작위 균일 분포 [0...LOD]에서 대체 값을 선택하면 편향을 방지할 수 있는 것처럼 보일 수 있습니다. 그건 그렇지 않을거야.
원칙에 입각한 엄격한 접근 방식은 LOD를 왼쪽 관측 중단 관측치(즉, 실제 값의 상한)로 간주하고 분석에 최대 우도 추정을 사용하는 것입니다. JMP는 모든 것에 대해 MLE를 제공하지는 않지만 많은 분석에 MLE를 제공합니다. 이 데이터에 대해 어떤 종류의 분석을 계획하고 있었나요?
