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Statistics Missing Values

Sviluppare modelli migliori per il calcolo dei dati mancanti

 

Statistics Missing Values viene utilizzato per ricerche di survey, scienze sociali, data mining e ricerche di mercato per convalidare i dati. Questo modulo consente di esaminare i dati per identificare quelli mancanti, stimare le statistiche di riepilogo e imputare i valori mancanti utilizzando gli algoritmi statistici.

Con Statistics Missing Values, è possibile imputare i dati mancanti, arrivare a conclusioni migliori ed eliminare le influenze nascoste.

 

  • Diagnosticare rapidamente i problemi di imputazione dei dati mancanti utilizzando i report di diagnostica.

  • Sostituire i valori dei dati mancanti con delle stime utilizzando un modello di imputazione multiplo.

  • Visualizzare e analizzare i modelli per ottenere informazioni dettagliate e migliorare la gestione dei dati.

 

 

Diagnosticare rapidamente i problemi di imputazione dei dati mancanti

 

  • Esaminare i dati da punti di vista differenti utilizzando sei report di diagnostica.

  • Diagnosticare i dati mancanti utilizzando il report dei modelli dei dati che offre una panoramica specifica dei dati.

  • Determinare la portata dei dati mancati e dei valori estremi per ogni singolo caso.

 

Sostituire i valori dei dati mancanti con delle stime

 

  • Comprendere i modelli mancanti del dataset e sostituire i valori mancanti con stime plausibili.

  • Beneficiare di un modello di imputazione automatico che seleziona il metodo migliore in base alle caratteristiche dei dati oppure personalizzare il modello di imputazione.

  • Modellare i singoli dataset creati, utilizzando tecniche quali la regressione lineare o gli algoritmi di massimizzazione delle aspettative per produrre stime specifiche dei parametri.

  • Ottenere le stime dei parametri finali, raggruppando le stime e le statistiche inferenziali di computazione che considerano le variazioni nelle e tra le imputazioni.

 

Visualizzare e analizzare i modelli

 

  • Visualizzare i dati mancanti dei casi e tutte le variabili utilizzando la tabella dei modelli dei dati.

  • Determinare le differenze tra gruppi mancanti e non mancanti per una variabile associata con la tabella t-test separata.

  • Valutare la percentuale di associazione dei dati mancanti per una variabile ai dati mancanti di un'altra variabile, utilizzando la corrispondenza errata della percentuale della tabella dei modelli.

 

Scheda tecnica Statistics Missing Values

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