मेरे पास N ~ 5000 के साथ एक डेटा सेट है और लगभग 1/2 कम से कम एक महत्वपूर्ण चर पर गायब है। मुख्य विश्लेषणात्मक विधि कॉक्स आनुपातिक खतरे होंगे।
मैं कई प्रतिरूपण का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं। मैं ट्रेन और टेस्ट सेट में भी बंट जाऊंगा।
क्या मुझे डेटा को विभाजित करना चाहिए और फिर अलग से थोपना चाहिए, या इंप्यूट करना चाहिए और फिर विभाजित करना चाहिए?
अगर यह मायने रखता है, तो PROC MIमें उपयोग करूंगा SAS।
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एक महत्वपूर्ण चर के लिए 50% लापता मान? ओह। थोपने के बजाय, परिवर्तनशील के लिए 'मिसिंग' श्रेणी क्यों नहीं बनाई गई?
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राबर्टएफ
किसी एक चर में 50% गायब नहीं है, लेकिन कम से कम एक पर लगभग 50% गायब है। इसके अलावा, वे निरंतर हैं, इसलिए "लापता" चीजों को गड़बड़ कर देगा।
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पीटर Flom - को पुनः स्थापित मोनिका
आह। मैं नपुंसकता का उपयोग कर घबरा जाता हूं। मुझे आश्चर्य है कि प्रतियोगिता में 50% मूल्यों के साथ निरंतर चर होने के गुण के बारे में। एक 'लापता' श्रेणी के साथ श्रेणीबद्ध करने के लिए वैरिएबल और गैर-लापता मानों को पकड़ने के लिए पर्याप्त डिब्बे?
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राबर्ट एफआर
मुझे लगातार वैरिएबल को कम करना पसंद नहीं है।
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पीटर फ्लॉम - मोनिका