欠損値があるデータの分析 | Sunny side up!

HAD11.3から，欠損値のあるデータを分析できるようになりました。 この記事では，欠損値の処理と，その推定方法について簡単に書きます。ただ，この記事は数式とかそういう話はないので，詳しいことを知りたい方は村山航さんの記事(PDFが開きます)や，広大の徳岡君の資料などを参考にしてみてください。これらはとてもよくまとまっていて，わかりやすいです。 欠損値の3つのタイプ 欠損値が生じる要因として，大きく分けて3つが考えられています（細かく言えばもっとある）。 データが，完全にランダムに欠損する データが，測定されている値に依存して欠損する（欠損データとは無関係） データが，欠損データに依存して欠損する 違いがちょっと分かりにくいですね。具体的に説明しましょう。 まず，データが完全にランダムに欠損するとは，データに反応しないのが，「たまたま」ということです。データになんにも依存していなくて，ほん

[dynamicsoar]

oanusさんが言ってたMARなどの話

[wackyhope]

欠損値のタイプと対処方法について。参考に。"完全情報最尤法と多重代入法,どちらがいいのでしょうか/基本的にはどちらを使っても問題ない"

[call_me_nots]

めっちゃまとまってますね！これと航さんのPDF読んでだいぶアルゴリズムの内容が掴めました

[hikaru1122]

自分のまわりにはこのようなことをいっしょに学ぶ人がいないので情報が少ないから，とても勉強になった。本当にありがたい。