Cette activité peut être autonome et constitue également une activité complémentaire à la session de maîtrise de JMP intitulée Démêler et organiser des données étendues.
Cette activité pratique vous permet de vous entraîner à utiliser Explorer les valeurs manquantes pour comprendre les modèles de valeurs manquantes dans les variables prédictives dans un exercice de modélisation prédictive.
Les instructions sont ci-dessous et dans le PDF ci-joint, qui contient également les solutions. Le tableau de données JMP sur la qualité des produits est également joint à cet article.
Les données sont présentées dans le tableau Qualité du produit . Elles représentent deux variables de réponse ( Y1 et Y2 ) et dix-neuf variables prédictives ( X1 à X19 ) mesurées sur 568 exécutions d'un processus de fabrication.
Répondez aux questions suivantes :
- Y a-t-il des valeurs de réponse manquantes ?
- Combien de variables prédictives ont au moins une observation manquante ?
- Existe-t-il des modèles dans les observations manquantes ?
Vous êtes intéressé par une activité connexe sur la gestion de vos données ? Consultez la rubrique Pratique et solution sur les valeurs aberrantes .
