imputationsalgoritmer
Imputationsalgoritmer är statistiska tekniker som används för att hantera saknad data i dataset genom att uppskatta och fylla i värden som saknas. Målet är att utnyttja befintlig information och bevara variationerna i data för att undvika bias som kan uppstå vid borttagning eller felaktig hantering av saknade värden. Hanteringen av saknad data följer olika mekanismer: MCAR (Missing Completely at Random), där saknandet är oberoende av alla variabler; MAR (Missing at Random), där saknandet är relaterat till observerbara variabler; och MNAR (Missing Not at Random), där saknandet beror på omedelbara eller saknade värden. Vilken mekanism som råder påverkar valet av imputationsmetod.
Strategierna kan delas in i enkel imputering och flera imputeringar. Enkel imputering fyller i varje saknat
Vanliga metoder inkluderar enkel imputering som medel- eller medianimputering, regressionimputering, hot deck och k-nearest neighbors imputering;
Bedömning och överväganden innebär att valet av metod grundas i kunskap om saknad data och datas struktur.