Reemplazo de NA con números generados aleatoriamenteHola,
Soy muy nuevo en JMP y estoy trabajando con un conjunto de datos de concentraciones de elementos medidos que tienen algunos no detectados etiquetados como "ND" repartidos por todo el conjunto de datos. Me han indicado que reemplace todos los ND con un valor extraído aleatoriamente de una distribución uniforme.
entre 0 y el límite diario de detección (LOD) mediante una calibración de dos puntos. Tengo los valores para los distintos LOD para cada elemento, simplemente estoy atrapado con el problema de implementar la generación de números aleatorios para completar en lugar de los ND.
¡Cualquier consejo es muy apreciado!
Análisis y modelado de datos básicosCombinación y limpieza de datosExploración y visualización de datosventanasRe: Reemplazar NA con números generados aleatoriamenteBienvenido a la Comunidad.Aquí hay un pequeño script que le mostrará un método para cambiar los valores de NA a un valor aleatorio.
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: Reemplazar NA con números generados aleatoriamentePuede esperar una gran ayuda de otros para implementar su idea. En primer lugar, quiero abordar la validez del enfoque. Este esquema es uno de muchos ad hoc enfoques sin rigor ni sustento teórico. Sesgará las respuestas. Podría parecer que seleccionar un valor de reemplazo de una distribución uniforme aleatoria [0...LOD] evitaría sesgos. No lo hará.
Un enfoque riguroso y basado en principios es considerar el LOD como una observación censurada por la izquierda (es decir, un límite superior del valor real) y utilizar la estimación de máxima verosimilitud para el análisis. JMP no proporciona el MLE para todo, pero sí para muchos análisis. ¿Qué tipo de análisis estaba planeando para estos datos?
