Preguntas etiquetadas con missing-data

Cuando los datos presentan falta de información (lagunas), es decir, no están completos. Por lo tanto, es importante tener en cuenta esta característica al realizar un análisis o prueba.

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Un ejemplo: regresión LASSO usando glmnet para el resultado binario

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...

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¿Cómo maneja R los valores perdidos en lm?

Me gustaría hacer una regresión de un vector B contra cada una de las columnas de una matriz A. Esto es trivial si no faltan datos, pero si la matriz A contiene valores faltantes, entonces mi regresión contra A está limitada a incluir solo filas donde todos los valores están presentes (el...

r missing-data linear-model
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R: Bosque aleatorio que arroja NaN / Inf en el error de "llamada de función externa" a pesar de que no hay NaN en el conjunto de datos [cerrado]

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque...

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R caret y NAs

Prefiero preocuparme por su capacidad de ajuste de parámetros y su interfaz uniforme, pero he observado que siempre requiere conjuntos de datos completos (es decir, sin NA), incluso si el modelo "desnudo" aplicado permite NA. Eso es muy molesto, ya que uno debe aplicar métodos de imputación...

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Imputación de valores faltantes para PCA

Utilicé la prcomp()función para realizar un PCA (análisis de componentes principales) en R. Sin embargo, hay un error en esa función de modo que el na.actionparámetro no funciona. Pedí ayuda sobre stackoverflow ; dos usuarios ofrecieron dos formas diferentes de tratar con los NAvalores. Sin...

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