Comment supprimer les outliers R?
Si vous souhaitez exclure les valeurs aberrantes à l’aide de la « règle des valeurs aberrantes » q +/- (1.5 * H) , exécutez donc une analyse, puis utilisez cette fonction.
Comment gérer les valeurs manquantes?
La méthode la plus simple consiste à remplacer toutes les valeurs manquantes d’une variable par une valeur fixe. Pour choisir cette valeur, on analyse la variable pour les individus ayant des valeurs renseignées, il peut s’agir de : la moyenne, la médiane, la valeur la plus fréquente, valeur fixe, …
Comment estimer les valeurs manquantes?
On peut aussi utiliser la méthode KNN (k- plus proches voisins) pour estimer les valeurs manquantes. Pour cela, pour chaque individu ayant une valeur manquante, on recherche les k-individus les plus proches (en calculant la distance sur les autres variables renseignées) puis on remplace la valeur manquante par la moyenne de ces k-individus.
Comment traiter les données manquantes?
Ce qui rend les choses un peu plus complexes, c’est qu’il y a plusieurs manières de considérer et de traiter (on parle d’imputation des données) ces données manquantes selon les cas. La plus simple et la moins contraignante serait de supprimer les lignes qui contiennent une valeur manquante.
Quelle est l’imputation de données manquante?
Imputation de données. L’imputation de données manquante réfère au fait qu’on remplace les valeurs manquantes dans le jeu de données par des valeurs artificielles. Idéalement, ces remplacements ne doivent pas conduire à une altération sensible de la distribution et la composition du jeu de données.
Quelle est la méthode la plus simple pour remplacer une variable par une valeur fixe?
La méthode la plus simple consiste à remplacer toutes les valeurs manquantes d’une variable par une valeur fixe. Pour choisir cette valeur, on analyse la variable pour les individus ayant des valeurs renseignées, il peut s’agir de : la moyenne, la médiane, la valeur la plus fréquente, valeur fixe, …