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Fehlende Werte in einem Astronomiedatensatz ergänzen

SynthesizeMissingValues ermöglicht die Berechnung fehlender Daten auf der Grundlage einer Schätzung der zugrunde liegenden Verteilung des Datensatzes.

Erhalten Sie einen Datensatz über die Merkmale der Monde des Jupiters, der fehlende Werte enthält.

SynthesizeMissingValues ermöglicht das Ausfüllen fehlender Werte durch Schätzen einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für den Datensatz mit LearnDistribution. Für diesen Datensatz ist zu beachten, dass Monde mit kleinem Radius durch kleine Massen belastet werden.

Geben Sie eine bestimmte Verteilungsschätzmethode (wie in LearnDistribution) an, mit der fehlende Werte berechnet werden.

Standardmäßig werden fehlende Werte durch Stichproben aus der trainierten Verteilung, die auf den bekannten Werten basieren, impliziert. Es ist möglich, stattdessen die wahrscheinlichsten berechneten Werte zu ermitteln. Importieren Sie fehlende Werte unter Angabe der Verteilungsmethode und der Imputationsmethode.

Verwandte Beispiele

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