Isi kandungan:
- Mengapakah menggunakan min untuk kehilangan data adalah idea yang tidak baik?
- Mengapa nilai yang hilang menjadi masalah?
- Mengapa imputasi min buruk?
- Adakah anda perlu menggantikan data yang hilang dengan min?
Video: Apakah kelemahan mengaitkan nilai yang hilang dengan min?
2024 Pengarang: Fiona Howard | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2024-01-10 06:41
Min imputasi mengherotkan hubungan antara pembolehubah Tetapi min imputasi juga memesongkan perhubungan multivariate dan mempengaruhi statistik seperti korelasi. Sebagai contoh, panggilan berikut kepada PROC CORR mengira korelasi antara pembolehubah Orig_Height dan pembolehubah Berat dan Umur.
Mengapakah menggunakan min untuk kehilangan data adalah idea yang tidak baik?
Min mengurangkan varians data Melalui lebih mendalam ke dalam matematik, varians yang lebih kecil membawa kepada selang keyakinan yang lebih sempit dalam taburan kebarangkalian[3]. Ini tidak membawa kepada apa-apa selain memperkenalkan berat sebelah kepada model kami.
Mengapa nilai yang hilang menjadi masalah?
Data yang hilang menimbulkan pelbagai masalah. Pertama, ketiadaan data mengurangkan kuasa statistik, yang merujuk kepada kebarangkalian bahawa ujian akan menolak hipotesis nol apabila ia palsu. Kedua, data yang hilang boleh menyebabkan berat sebelah dalam anggaran parameter. Ketiga, ia boleh mengurangkan keterwakilan sampel.
Mengapa imputasi min buruk?
Masalah 1: Min imputasi tidak mengekalkan hubungan antara pembolehubah. Benar, mengira min mengekalkan min data yang diperhatikan. Jadi jika data hilang sepenuhnya secara rawak, anggaran min kekal tidak berat sebelah.
Adakah anda perlu menggantikan data yang hilang dengan min?
Mata data Outliers akan memberi kesan yang ketara pada min dan oleh itu, dalam kes sedemikian, tidak disyorkan untuk menggunakan min untuk menggantikan nilai yang hilang. Menggunakan nilai min untuk menggantikan nilai yang hilang mungkin tidak menghasilkan model yang hebat dan oleh itu akan diketepikan.
Disyorkan:
Bolehkah anda mengaitkan dua pembolehubah dikotomi?
Seperti titik-biserial, mengira korelasi Pearson untuk dua pembolehubah dikotomi ialah sama dengan phi. Sama seperti kesetaraan ujian-t/korelasi, hubungan antara dua pembolehubah dikotomi adalah sama seperti perbezaan antara dua kumpulan apabila pembolehubah bersandar adalah dikotmus .
Adakah kelemahan kaki akibat sciatica akan hilang?
Jika saraf sciatic rosak, ia boleh mengakibatkan kebas, kesemutan dan, dalam kes yang lebih teruk, kelemahan pada lutut atau kaki. Semakin lama ia tidak dirawat, semakin lama masa yang diperlukan untuk kebas dan kelemahan hilang, dan ia mungkin kekal .
Bila hendak mengaitkan frasa adjektif?
Apabila sebilangan perkataan bersama-sama mengubah suai atau menerangkan kata nama, frasa itu biasanya ditanda sempang. Peraturan am: jika dua atau lebih perkataan berturut-turut masuk akal hanya apabila difahami bersama-sama sebagai kata sifat yang mengubah suai kata nama, sempang perkataan itu .
Adakah maksud mengaitkan?
kata kerja transitif. 1: untuk memberikan akaun daripada: beritahu. 2: untuk menunjukkan atau mewujudkan hubungan logik atau sebab akibat antara usaha untuk mengaitkan jenayah dengan kemiskinan. kata kerja tak transitif kata kerja tak transitif:
Apakah perbezaan antara dilindung nilai dan tidak dilindung nilai?
Terlindung nilai sepenuhnya – di mana semua pelaburan anda dilindungi daripada kesan pergerakan mata wang. Sebahagiannya dilindung nilai – di mana pelaburan anda dilindungi sebahagian daripada kesan pergerakan mata wang. Tidak dilindungi - di mana pelaburan anda tidak dilindungi daripada kesan pergerakan mata wang .
