JMP에서 누락된 데이터 값을 어떻게 처리합니까?범주형 결측값만 있습니다. 다변량 정규 대치(Multivariate Normal Imputation)를 시도 중입니다. 하지만 모든 행이 다변량 정규 대치를 받는 것은 아닙니다. 열의 모든 행이 이를 받도록 하려면 어떻게 해야 합니까?
아니면 완전히 다른 일을 해야 할까요?
데이터 탐색 및 시각화Re: JMP에서 누락된 데이터 값을 어떻게 처리합니까?누락된 값의 경우
1) 분석을 위해 누락된 값 행이 여전히 필요한 경우 누락된 값을 "유효하지 않음" 또는 "비어 있음"과 같은 코드 변경으로 대체합니다.
2) 분석을 위해 범주형 결측값 행을 삭제할 수 있는 경우 분석을 위해 부정확한 표현을 제공하므로 모든 결측값 행을 제거하겠습니다.
Re: JMP에서 누락된 데이터 값을 어떻게 처리합니까?누락된 범주형 값을 대치하면 몇 가지 옵션이 제공되며 선택할 주제 지식에 크게 좌우된다고 생각합니다.일부 분석에서는 "정보 누락"을 사용하는 경우 누락된 값을 데이터 세트에서 가장 일반적인 누락되지 않은 값으로 대체합니다.이는 합리적인 일이 아니며 누락된 값을 대치하기 위해 데이터를 모델링하려고 했기 때문에 염두에 둔 일이 아닐 수도 있습니다.변수와 데이터가 충분하다면 사용 가능한 예측 모델(예: 파티션, 신경망 등)을 사용하여 누락된 범주형 값을 누락되지 않은 데이터의 함수로 예측하는 예측 모델을 시도할 수 있습니다.모든 결측값이 작동할 수 있는 단일 변수에 대한 것이지만 결측값이 서로 다른 관찰에 대해 서로 다른 열에 있는 경우 제대로 작동하지 않을 가능성이 높습니다.
이러한 관찰을 제외해 볼 수도 있지만 이는 누락된 데이터의 양과 문제의 맥락 및 누락된 데이터의 성격에 따라 달라집니다.나는 누락된 값을 값(예: "누락")으로 대체하라는 WebDesignesCrow의 제안이 일반적으로 가장 합리적이라고 생각합니다.이는 누락된 데이터의 성격에 관해 어떠한 가정도 요구하지 않으며 누락된 데이터의 관련성(또는 관련성 부족)을 밝혀내기 위해 수행하는 모든 분석을 허용합니다.몇 년 전 John Sall이 "유령 데이터"에 관해 더 많은 아이디어를 줄 수 있는 훌륭한 강연을 했습니다(커뮤니티 포럼에서 찾을 수 있습니다).
Re: JMP에서 누락된 데이터 값을 어떻게 처리합니까?답변 감사합니다.
데이터 세트의 절반에 누락된 값이 포함되어 있습니다.
데이터 세트에는 약 375,000개의 행과 20개의 열이 있습니다.
Re: JMP에서 누락된 데이터 값을 어떻게 처리합니까?이 경우 차원 축소를 사용하는 것이 적절합니까?
Re: JMP에서 누락된 데이터 값을 어떻게 처리합니까?나는 당신이 이 데이터의 가격을 예측하는 데 관심이 있다고 추측합니다."정보 누락" 옵션을 사용하는 것만으로도 예측 모델에 문제가 없어야 합니다.자세한 내용은 여기를 참조하세요. https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/?os=win&source=application#page/jmp/informative-missing-2.shtml .결측값을 보다 정교하게 처리하는 것이 가능하지만 이 경우에는 노력할 가치가 없다고 생각합니다.적어도 먼저 모델을 검사하여 누락된 데이터가 많은 변수가 영향력이 큰지 확인하겠습니다. 만약 그렇다면 이러한 변수(및 해당 누락됨)를 더 주의 깊게 검사하고 싶을 것입니다.
