R言語で欠損値を補完する方法を教えてください
R言語では、欠損値への対処方法が用意されています。
- 平均値、中央値、最頻値を使って埋める：欠損値のない値の平均値、中央値、最頻値を計算し、欠損値にその値を埋め込むことができる。平均値、中央値、最頻値は、mean()、median()、mode() 関数を使って計算できる。欠損値は is.na() 関数を使って判断できる。
- 欠損値は、最近接の観察データの値で埋めることができます。knn.impute()関数を使用して最近傍埋め込みを実行します。
- 欠損値を推定するには補完法（線形補完、多項式補完、スプライン補完など）を用いることができます。線形補完はna.approx()関数で、スプライン補完はna.spline()関数で実行できます。
- 欠損値の補完に回帰を使用する: 欠損値の予測には回帰モデルを使用します。回帰モデルの作成にはlm()関数を使用し、predict()関数を使用して欠損値を予測します。
- 欠損値は非欠損値からランダムに標本抽出することで埋めることができます。ランダム抽出はsample()関数を使って行うことができます。
状況に応じて適切な充填方法を選択し、データの記入前に適正な処理と分析を行う必要があります。
