Какие существуют методы заполнения больших информационных пробелов?

Возможно, имелись в виду методы заполнения пропусков в данных. Некоторые из них:

• Анализ полных наблюдений. robotdreams.cc Суть метода — удалить все строки с пропусками. robotdreams.cc Однако в следующих вычислениях будет использоваться не вся доступная информация, и репрезентативность результатов уменьшится. robotdreams.cc
• Попарное удаление. robotdreams.cc При исследовании зависимостей между колонками удаляют только те точки данных, где есть пропуски в исследуемых столбцах. robotdreams.cc
• Повторение результата последнего наблюдения. robotdreams.cc Метод используют, когда во временных рядах заполняют пропуски, если последующие и предыдущие значения взаимосвязаны. robotdreams.cc Однако из-за использования этого метода могут искажаться статистические свойства. robotdreams.cc
• Индикаторный метод. robotdreams.cc Пропуски заполняются одинаковыми значениями. robotdreams.cc Обычно — средним или медианой (по колонке). robotdreams.cc
• Регрессионная импутация. robotdreams.cc Недостающие значения оцениваются с помощью регрессии с использованием других переменных в качестве параметров. robotdreams.cc Нужно сделать модель, которая предсказывает значения колонки по данным из остальных колонок, и заполнять пропуски тем, что она предсказывает. robotdreams.cc
• Метод сплайн-интерполяции. swsys.ru Математически обоснованный метод интерполяции, показывающий хорошие результаты. swsys.ru Для успешного применения необходимо, чтобы данные следовали условию MAR. swsys.ru
• Методы многократного заполнения. swsys.ru Их преимущество в том, что они преодолевают недостаток методов однократного заполнения в смысле большего разброса дисперсии оценки. swsys.ru