JMP で欠落データ値を処理するにはどうすればよいですかカテゴリ欠損値のみがあります。 多変量正規代入を試していますすべての行が多変量正規代入を取得しているわけではありません。列内のすべての行が多変量正規代入を確実に受信できるようにするにはどうすればよいですか?
それとも全く別のことをしたほうがいいのでしょうか？
データの探索と視覚化Re: JMP で欠落データ値を処理するにはどうすればよいですか?欠損値の場合。
1) 分析に欠損値行がまだ必要な場合は、欠損値を「無効」または「空」などの再コードに置き換えます。
2) カテゴリ欠損値行を分析用に削除できる場合は、分析用に不正確な表現が得られるため、すべての欠損値行を削除します。
Re: JMP で欠落データ値を処理するにはどうすればよいですか?欠落しているカテゴリ値の代入にはいくつかのオプションがあり、選択するのは主題の知識に大きく依存すると思います。一部の分析では、「情報欠損」を使用すると、欠損値がデータセット内で最も一般的な非欠損値に置き換えられます。これは賢明な行動であることはほとんどなく、欠損値を代入するためにデータをモデル化しようとしていたため、おそらく頭の中にあるものではありません。十分な変数とデータがある場合は、利用可能な予測モデル (パーティション、ニューラル ネットなど) のいずれかを使用して、欠損していないデータの関数として欠損しているカテゴリ値を予測する予測モデルを試すことができます。すべての欠損値が 1 つの変数のものである場合は機能する可能性がありますが、欠損値が異なる観測値の異なる列にある場合は、うまく機能する可能性は低くなります。
これらの観測値を除外してみることもできますが、明らかに、これは欠落しているデータの量と、問題のコンテキストおよび欠落しているデータの性質によって異なります。一般に、欠損値を値 (「欠落」など) に置き換えるという WebDesignesCrow の提案が最も理にかなっていると思います。これにより、欠落データの性質に関して仮定を行う必要がなく、どのような分析を行っても欠落データの関連性 (または欠如) を明らかにすることができます。数年前に John Sall 氏が行った「ゴースト データ」に関する素晴らしい講演 (コミュニティ フォーラムで見つけることができるはずです) があり、より多くのアイデアが得られるかもしれません。
Re: JMP で欠落データ値を処理するにはどうすればよいですか?答えてくれてありがとう。
データセットの半分には欠損値が含まれています。
データセットには約 375,000 行と 20 列があります。
Re: JMP で欠落データ値を処理するにはどうすればよいですか?この場合、次元削減を使用するのは適切でしょうか?
Re: JMP で欠落データ値を処理するにはどうすればよいですか?あなたはこのデータの価格を予測することに興味があると思います。「情報が欠落している」オプションを使用するだけで、予測モデルに問題はありません。詳細については、ここを参照してください。 https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/?os=win&source=application#page/jmp/informative-missing-2.shtml 。欠損値をより複雑に処理することは可能ですが、この場合、努力する価値はないと思います。少なくとも、私は最初にモデルを調べて、多くの欠損データを持つ変数が非常に影響力があるかどうかを確認します。影響力がある場合は、おそらくこれらの変数 (およびその欠損) をより注意深く調査する必要があるでしょう。
