[일반] 값이 계속 성장하는 데이터의 경우

[익명(49.142)]

결측치를 어떻게 처리하는 게 가장 합리적인가요?

지금 분석하는 데이터가 정부의 투자인데 이게 1960~1970넌대까지는 데이터가 존재하지 않습니다.

그 이후 데이터들을 보면 계속해서 증가하는 추세를 보입니다

이럴 경우 1960~1970년 데이터 결측치를 어떻게 처리하는 게 가장 좋을까요?

평균, 최빈값 이런 걸로 해서는 안 될 것 같아서요..

[통계(210.219)]

imputation model (일종의 prediction model)를 만들어서 처리. 학부 수준에서는 가르치는 곳 없을 듯

[래리어트(dracon5)]

그때껀 빼야지 중간에 살짝 비슷 형태도 아니고 - dc App

[익명(211.170)]

어떤방법을 쓰는게 합리적이냐 아니냐는 그쪽 도메인에서 그 결측 당시에 값이 어느정도 선에서 존재하는지 범위 설정에 따라 결정되는거지. 그럼 그거에 맞는 방법론은 자연스럽게 따라서 결정되는 것이고. 계속 증가하는 추세라면 트렌드를 추정해서 시계열 모델을 중간에 넣어보던가. 아니면 가장 쉽도록 em알고리즘으로 넣어보던가. 혹은 simulation으로 적정선을 찾아보던가. 할건 많다. 다시말하지만 이러한 방법론이 타당성을 가져다 주는게 아님. 그 방법론을 쓴 결과가 너가 진행하고있는 프로젝트의 도메인에서 타당하다고 봐줄것이냐의 문제지.