Некоторые методы, которые используются для восстановления пропущенных данных в статистических рядах:
Исключение строк с пропусками. www.unn.ru Метод применяется, когда пропуски в данных по переменным полностью случайные. www.unn.ru Обычно используется при незначительном количестве пропусков в таблице. www.unn.ru Главный недостаток — потеря информации при исключении неполных данных. www.unn.ru
Заполнение пропусков средними по столбцу значениями. www.unn.ru Метод имеет смысл, когда пропуски в данных по переменным являются случайными и сам механизм пропусков несущественен. www.unn.ru К недостаткам относят вносимые искажения в распределения данных, уменьшение дисперсии. www.unn.ru
Метод ближайших соседей. www.unn.ru В основе метода лежит поиск строк таблицы, которые по определённому критерию являются ближайшими к строке с пропусками. www.unn.ru Для заполнения пропуска значения данной переменной у соседних строк усредняются с определёнными весовыми коэффициентами, обратно пропорциональными расстоянию к строке с пропуском. www.unn.ru
Регрессионный анализ. www.unn.ru Качество восстановления пропусков напрямую зависит от успешного выбора взятой за основу регрессионной модели. www.unn.ru
Алгоритмы ZET и ZetBraid. www.unn.ru Главная идея алгоритма ZET заключается в подборе «компетентной матрицы», используя данные из неё находят параметры зависимости, которая применяется для прогнозирования пропущенного значения. www.unn.ru
Присвоение пропускам специальной категории. education.yandex.ru Вместо того чтобы оставлять пустое значение, можно записать в него специальное число или строку — ту, которую выбрали самостоятельно. education.yandex.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.