Tag: 欠損データ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/missing-data はじめに データ分析において、欠損データの扱いは非常に重要です。本日は、Courseraの「欠損データの扱い方」というコースをレビューし、その内容と実用性についてお話しします。 コース概要 このコースでは、アンケート調査のサンプルウェイトを計算するための様々なステップが教えられます。具体的には、無回答に対する調整や、外部データを用いたキャリブレーション方法についてです。特に、応答確率、ポストストラティフィケーション、レイキング、一般的な回帰推定を利用した調整方法が議論されます。さらに、欠損アイテムの値を補完するための代替手法もカバーされます。 シラバスのハイライト 1. ウェイトの一般的な手順本モジュールでは、ウェイトを用いてサンプルを母集団に拡張する方法が示されています。具体的には、サンプリングフレームのカバレッジエラー訂正や、無回答への調整、共変量を導入することによる推定の分散の低減が含まれます。 2. 特定の手順具体的なウェインディングの手順には、ベースウェイトの計算や、適格性が不明なケースへの調整、無回答の調整が含まれます。 3. 手順の実施Rシステムは、手順を実施するための無料ルーチンの優れたソースです。本モジュールでは、サンプリング、サーベイ、PracToolsなどのRパッケージについても扱います。 4. 欠損アイテムの補完調査には、回答者が情報を提供しないことがよくあります。このモジュールでは、欠損アイテムを補完する方法と、補完の効果が標準誤差に及ぼす影響について説明します。 コースのまとめ このコースでは、ウェイティングとインピュテーションの方法を簡潔にまとめています。データ分析において欠損データを扱うスキルは非常に価値があるため、特にデータサイエンスに興味のある方にはおすすめのコースです。 最後に このコースを受講することで、欠損データの取り扱いに対する理解が深まり、実際のデータ分析に役立つスキルを身につけることができます。興味のある方はぜひ受講してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/missing-data