Ụzọ Ngụkọta na Ọnụọgụgụ
N'ọrụ nke ọnụọgụgụ na nyocha data, nsogbu nke data efu na-ebilitekarị. Data nwere ike ịla n'iyi n'ihi na ndị zara ajụjụ anaghị aza ụfọdụ, njehie idekọ, nnyonye anya sensọ, data rụrụ arụ n'oge mwepụta, ma ọ bụ n'ihi usoro nke ijikọta ọtụtụ isi mmalite data nke na-adabaghị nke ọma. Ọ bụrụ na ejighị ya nke ọma, data efu nwere ike imebi ogo nyocha ahụ, belata ike nke ule ahụ, ma ọ bụ ọbụna mee ka e nwee nkwubi okwu na-ezighị ezi. Otu n'ime ụzọ kachasị esi ejikwa data efu bụ njikwa, nke gụnyere ijupụta ụkpụrụ efu na ụkpụrụ atụmatụ dabere na ozi dị.
Gịnị mere e ji nwee mkpa maka ịgụpụta ihe?
E nwere ọtụtụ ihe mere e ji ahọrọkarị mwepụ data karịa ihichapụ data efu. Nke mbụ, ihichapụ ahịrị/ihe nlele nwere ụkpụrụ efu (dịka ọmụmaatụ, nhichapụ ndepụta) nwere ike ibelata nha ihe nlele nke ukwuu, ọkachasị mgbe pasentị nke data efu dị oke mkpa. Nke abụọ, ọ bụrụ na data ahụ adịghị efu na usoro, nhichapụ nwere ike ibute ajọ mbunobi. Nke atọ, ọtụtụ algọridim mmụta ọnụọgụgụ ma ọ bụ igwe chọrọ data zuru oke, na-eme ka mwepụta bụrụ usoro nhazi dị mfe.
Agbanyeghị, ngụkọ abụghị naanị gbasara "imeju oghere ndị ahụ." Usoro ahọpụtara ga-eburu n'uche usoro data na-efu, nhazi nke mgbanwe ndị ahụ, na ebumnuche nke nyocha ahụ. Ngụkọ na-adịghị mma nwere ike "ịghọgbu" ihe nlereanya ahụ, belata mgbanwe, ma mee ka nsonaazụ ya yie ihe doro anya karịa ka ha dị n'ezie.
Usoro Data Furu Efu
N'akwụkwọ ọnụọgụgụ, a na-ekewa data ndị na-efu n'ime usoro atọ bụ isi:
1. MCAR (Enweghị N'usoro): ohere nke data efu na-adabereghị na mgbanwe ọ bụla, nke a hụrụ ma ọ bụ nke a na-ahụghị. Dịka ọmụmaatụ, ajụjụ gbasara ihe mberede mebiri.
2. MAR (Enweghị N'usoro): ohere nke data efu dabere na mgbanwe a hụrụ, mana ọ dabereghị na uru efu n'onwe ya mgbe achịkwachara mgbanwe ndị ọzọ. Dịka ọmụmaatụ, ndị na-eto eto na-aza ajụjụ nwere ike ịhapụ ajụjụ ego, mana afọ dị.
3. MNAR (Anaghị Adị na Ndabere): Ohere nke efu data dabere na uru efu n'onwe ya. Dịka ọmụmaatụ, ndị nwere nnukwu ego anaghị ekpughe ego ha na-enweta.
Ngụkọta ihe na-adịkarị nchebe karịa n'okpuru MCAR/MAR. MNAR na-achọkarị ụdị nke na-akọwapụta nke ọma maka data na-efu ma ọ bụ nyocha mmetụta uche.
Ụzọ Ngụkọta Dị Mfe
1. Nhazi nkezi/etiti/ụdị
Ụzọ kachasị mfe bụ iji nkezi ma ọ bụ etiti maka mgbanwe ọnụọgụgụ dochie ụkpụrụ ndị na-efu efu, yana ụdị maka mgbanwe nhazi. Uru ndị dị na ya bụ: ọ dị mfe, ngwa ngwa, ma na-ejekwa ozi dị ka ntọala. Ihe ọghọm ndị dị na ya bụ: ọ nwere ike ibelata mgbanwe ma gbagọọ nkesa data, ọkachasị ma ọ bụrụ na data ahụ adịghị nhata ma ọ bụ nwee ihe ndị na-abụghị nke ọzọ. Nkezi na-esikarị ike karịa nkezi karịa nkezi.
2. Ngụkọta mgbe niile
A na-ejupụta ụkpụrụ ndị na-efu na otu ihe na-adịgide adịgide, dịka 0, -1, ma ọ bụ akara "Amaghị." Nke a bara uru mgbe uru ahụ nwere ihe ọ pụtara kpọmkwem (dịka ọmụmaatụ, "enweghị azụmahịa"), ma ọ bụ mgbe achọrọ inye ihe ngosi ọzọ iji gosipụta ihe na-adịghị. Agbanyeghị, ịhọrọ ihe na-adịgide adịgide nwere ike iweta ụkpụrụ ndị na-ezighi ezi.
3. Nhazi nke Deck Hot Deck
N'ime oche ọkụ, a na-ejupụta ụkpụrụ ndị na-efu efu site na iji ụkpụrụ sitere na ihe ndị ọzọ "yiri" (ndị na-enye onyinye) dabere na ọtụtụ mgbanwe dị mkpa. Usoro a na-ewu ewu na nyocha. Oghere ọkụ na-ejigide ụkpụrụ ezi uche dị na ya n'ihi na ha na-ejide ụkpụrụ n'ezie nke data ahụ, mana nsonaazụ ya na-emetụta nkọwa nke "myiri" ma nwee ike imepụta mgbanwe n'etiti ihe nlele.
Usoro Ngụkọta Dabere na Nlereanya
4. Ngụkọta Nlaghachi
A na-ebu amụma uru ndị na-efu site na iji ụdị regression sitere na mgbanwe ndị ọzọ. Maka mgbanwe ọnụọgụgụ, enwere ike iji regression linear; maka mgbanwe nhazi, enwere ike iji regression logistic ma ọ bụ multinomial. Uru ya bụ na ọ na-eji mmekọrịta dị n'etiti mgbanwe eme ihe. Ihe na-adịghị mma bụ na iji naanị ụkpụrụ amụma deterministic na-ebelata mgbanwe n'ihi na ụkpụrụ niile a na-atụle na-ada kpọmkwem na ahịrị amụma. Iji dozie nke a, a na-agbakwụnyekarị ihe ndị na-enweghị usoro (dịka ọmụmaatụ, ihe fọdụrụ) maka eziokwu ka ukwuu.
5. K-Nkọwapụta Ndị Agbata Obi Kachasị Nso (kNN)
Usoro kNN na-ejupụta ụkpụrụ ndị na-efu efu dabere na nkezi (ma ọ bụ ntuli aka) nke ndị agbata obi k kacha nso. A na-ejikarị anya Euclidean ma ọ bụ metric ọzọ atụ nso mgbe emechara data ahụ. Uru ya gụnyere mgbanwe na echiche nke enweghị mmekọrịta kwụ ọtọ. Ihe ọghọm gụnyere ọnụ ahịa mgbakọ na mwepụ maka nnukwu data, mmetụta na nha agbanwe agbanwe, na mmebi arụmọrụ na data dị elu (ọnụ nke nha).
6. Ịtụle Ihe Kachasị Mma (EM)
Usoro EM na-eme atụmatụ paramita nlereanya (dịka ọmụmaatụ, nkezi na mgbanwe maka data nkịtị multivariate) site na iji ụkpụrụ ndị na-efu dị ka mgbanwe zoro ezo. Nzọụkwụ E na-agbakọ atụmanya nke ụkpụrụ ndị na-efu dabere na paramita dị ugbu a, wee mee ka paramita ndị ahụ dị ọhụrụ dabere na data "zuru oke" a tụrụ anya ya. EM siri ike na echiche nkesa ụfọdụ, mana ọ nwere ike ịdị mgbagwoju anya ma dabere na izi ezi nke echiche nlereanya ahụ.
Ngụkọta Ọtụtụ: Ụkpụrụ Ọlaedo n'ọtụtụ ọnọdụ
7. Ngụkọta Ọtụtụ (MI)
A na-ewere Multiple Impact dị ka otu n'ime ụzọ kachasị mma isi mee MAR. Kama ịmepụta otu data zuru oke, MI na-emepụta ọtụtụ data (dịka ọmụmaatụ, 5-20) yana ngụkọ dị iche iche nke na-egosipụta ejighị n'aka. A na-enyocha data ọ bụla iche iche, wee jikọta nsonaazụ ya site na iji iwu Rubin iji nweta atụmatụ ziri ezi na njehie ọkọlọtọ.
Uru MI:
– Na-akwado enweghị nghọta nke njirimara.
- Karịrị nke ziri ezi maka nhọpụta ọnụọgụgụ (oge ntụkwasị obi, nnwale echiche).
- Mgbanwe dị iche iche maka ụdị mgbanwe dị iche iche.
Mmachi ya:
– Mmejuputa ihe dị mgbagwoju anya karị.
– Chọrọ echiche zuru oke na nkọwapụta ụdị mgbakọ na mwepụ.
– Ọ bụrụ na e nwere ihe na-efu na MNAR, MI ọkọlọtọ ka nwere ike ịbụ nke na-akpata nsogbu.
Ngụkọta maka Usoro Oge na Data Gbasara Oghere
N'ime data usoro oge, a na-ejikarị ụkpụrụ ndị na-efu efu eme ihe na ụkpụrụ ndị bu ụzọ na ndị na-esochi ha. A na-ejikarị usoro dịka njikọ linear, splines, nzacha Kalman, ma ọ bụ ụdị ARIMA/State Space. Maka data oghere, ụzọ dị ka kriging na ụdị oghere nwere ike iji usoro nso ala mee ihe. Usoro ndị a dị irè mgbe nhazi oge/oghere dị oke mkpa, mana a ga-akpachara anya megide mgbanwe mberede (dịka ọmụmaatụ, nsogbu akụ na ụba) nke nwere ike ime ka njikọ dị mfe na-eduhie eduhie.
Ezi Omume n'Ịhọrọ Ụzọ Mwepụ Ihe
1. Mee nchọpụta data ndị na-efu efu: lelee pasentị nke uru ndị na-efu efu, usoro nke ihe ndị na-efu efu, na ma ihe ndị na-efu efu metụtara otu mgbanwe kpọmkwem.
2. Kewapụ data ọzụzụ na ule: mee ihe site na "ịmụta" naanị data ọzụzụ, wee tinye ya na data nnwale iji zere ntapu data.
3. Tụlee ụdị mgbanwe ahụ: ọnụọgụgụ, nkewa, nkewa, ma ọ bụ nke agwakọtara; usoro kwesịrị ekwesị dị iche.
4. Jiri ihe ngosi efu: mgbe ụfọdụ ozi na uru efuola bụ amụma; itinye ihe ngosi nwere ike ime ka arụmọrụ nke ihe nlereanya amụma ka mma.
5. Nyochaa mmetụta nke mgbakọ na mwepụ: tụnyere nkesa tupu/mgbe mgbakọ na mwepụ gasịrị, lelee ma mgbanwe ahụ ebelatala, ma kwado ụdị ahụ.
6. Mee ka MI buru ụzọ maka nchọcha: mgbe ebumnuche nke nyocha ahụ bụ atụmatụ paramita na nnwale ọnụọgụgụ, ọtụtụ nchọcha na-adịkarị mma karịa nchọcha otu.
Mmechi
Ngụkọta bụ akụkụ dị mkpa nke usoro ọnụọgụgụ nke oge a maka ijikwa data efu. Ụzọ dị mfe dịka nkezi/etiti nwere ike ịba uru dịka ntọala ma ọ bụ maka obere ihe efu, mana ọ na-emebikarị nhazi data na ejighị n'aka. Ụzọ dabere na ihe nlereanya dịka regression, kNN, na EM na-eji mmekọrịta dị n'etiti ihe mgbanwe eme ihe, ebe Multiple Impact na-enye usoro siri ike maka ngụkọta site na ịtụle maka ejighị n'aka. Nhọrọ nke usoro kacha mma dabere na usoro data efu (MCAR/MAR/MNAR), ebumnuche nyocha (amụma vs. ngụpụta), na njirimara nke data (usoro oge, oghere, agwakọtara). Site na ụzọ ziri ezi, ngụpụta na-enyere aka ịnọgide na-enwe iguzosi ike n'ezi ihe nke nyocha ahụ ma na-enye nkwubi okwu a pụrụ ịtụkwasị obi karịa.
