2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Primo, se vogliamo escludere valori mancanti dalle operazioni matematiche utilizzare il n / A . rm = argomento VERO. Se non li escludi valori la maggior parte delle funzioni restituirà an N / A . Potremmo anche desiderare di sottomettere il nostro dati per ottenere osservazioni complete, quelle osservazioni (righe) nel nostro dati che contengono no dati mancanti.
Semplicemente, in che modo R gestisce i valori mancanti?
In R il valori mancanti sono codificati dal simbolo N / A . Per identificare le mancanze nel tuo set di dati, la funzione è is. n / A (). Quando si importano set di dati da altre applicazioni statistiche, valori mancanti potrebbe essere codificato con un numero, ad esempio 99. Per permettere R sappi che è un valore mancante devi ricodificarlo.
Inoltre, come si imputano i valori mancanti in R? Gestire i dati mancanti usando R
- colsum(is.na(frame dati))
- sum(is.na(frame dati$nome colonna)
- I valori mancanti possono essere trattati utilizzando i seguenti metodi:
- Media/ Modalità/ Mediana Assegnazione: L'imputazione è un metodo per riempire i valori mancanti con quelli stimati.
- Modello di previsione: il modello di previsione è uno dei metodi sofisticati per la gestione dei dati mancanti.
Successivamente, ci si potrebbe anche chiedere, come rimuovo le righe contenenti valori NA in R?
La funzione omit() restituisce una lista senza righe Quello contenere na valori . Passare il frame di dati attraverso il n / A . omit() è un modo semplice per eliminare i record incompleti dalla tua analisi. È un efficiente modo per rimuovere i valori na in r.
Come rimuovo gli outlier da un set di dati in R?
Non ci sono specifiche R funzioni per rimuovere i valori anomali . Dovrai prima scoprire cosa sono le osservazioni valori anomali poi rimuovere loro, ovvero trovare il primo e il terzo quartile (le cerniere) e l'intervallo interquartile per definire numericamente le recinzioni interne.
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