Bagaimana cara menghapus nilai yang hilang di R?
Bagaimana cara menghapus nilai yang hilang di R?

Video: Bagaimana cara menghapus nilai yang hilang di R?

Video: Bagaimana cara menghapus nilai yang hilang di R?
Video: Handling Missing Data in R - Mean/Median Imputation 2024, April
Anonim

Pertama, jika kita ingin mengecualikan nilai yang hilang dari operasi matematika gunakan tidak . rm = argumen BENAR. Jika Anda tidak mengecualikan ini nilai-nilai sebagian besar fungsi akan kembali dan tidak . Kami mungkin juga ingin mengelompokkan data untuk mendapatkan pengamatan yang lengkap, pengamatan tersebut (baris) di data yang tidak mengandung data hilang.

Sederhananya, bagaimana R menangani nilai yang hilang?

Di dalam R NS nilai yang hilang dikodekan dengan simbol tidak . Untuk mengidentifikasi yang hilang dalam dataset Anda, fungsinya adalah. tidak (). Saat Anda mengimpor kumpulan data dari aplikasi statistik lain, nilai yang hilang mungkin dikodekan dengan angka, misalnya 99. Untuk membiarkan R tahu itu adalah nilai yang hilang Anda perlu mengode ulang.

Selanjutnya, bagaimana Anda memperhitungkan nilai yang hilang dalam R? Menangani Data yang Hilang menggunakan R

  1. colsum(is.na(bingkai data))
  2. sum(is.na(bingkai data$nama kolom)
  3. Nilai yang hilang dapat ditangani dengan menggunakan metode berikut:
  4. Mean/ Modus/ Median Imputasi: Imputasi adalah metode untuk mengisi nilai yang hilang dengan nilai yang diperkirakan.
  5. Model Prediksi: Model prediksi adalah salah satu metode canggih untuk menangani data yang hilang.

Selanjutnya, orang mungkin juga bertanya, bagaimana cara menghapus baris yang berisi nilai NA di R?

omit() fungsi mengembalikan daftar tanpa baris itu mengandung nilai na . Melewati bingkai data Anda melalui tidak . omit() fungsi adalah cara sederhana untuk membersihkan catatan yang tidak lengkap dari analisis Anda. Ini adalah cara yang efisien cara untuk menghapus nilai na di r.

Bagaimana cara menghapus outlier dari kumpulan data di R?

Tidak ada yang spesifik R berfungsi untuk hapus outlier . Pertama-tama Anda harus mencari tahu apa itu pengamatan outlier lalu menghapus mereka, yaitu menemukan kuartil pertama dan ketiga (engsel) dan jangkauan interkuartil untuk menentukan secara numerik pagar bagian dalam.

Direkomendasikan: