Это три типа механизмов пропусков в данных — и от понимания того, какой из них у вас, зависит, как правильно обрабатывать пропущенные значения.
🔍MCAR (Missing Completely at Random) Пропуски появляются совершенно случайно — не зависят ни от наблюдаемых, ни от ненаблюдаемых переменных.
📌 Пример: датчик случайно перестал записывать температуру из-за сбоя связи. ✅ Что делать: удаление строк или простая импутация — допустимо, модель почти не искажается.
🔍MAR (Missing At Random) Пропуски зависят от других наблюдаемых признаков, но не от самого недостающего значения.
📌 Пример: доход клиента не указан, но это чаще бывает у молодых пользователей — и возраст у нас есть. ✅ Что делать: множественная импутация (Multiple Imputation), модели, учитывающие другие признаки, работают хорошо.
🔍MNAR (Missing Not At Random) Пропуски зависят от самого значения, которое пропущено. То есть в данных есть систематическая причина, скрытая внутри пропуска.
📌 Пример: люди с высоким доходом не указывают его в анкете — именно потому, что он высокий. ✅ Что делать: здесь простые методы не помогут. Часто требуется: — Моделировать механизм пропуска явно. — Включать индикаторы пропусков как отдельные признаки. — Использовать экспертные знания или специализированные байесовские подходы.
Это три типа механизмов пропусков в данных — и от понимания того, какой из них у вас, зависит, как правильно обрабатывать пропущенные значения.
🔍MCAR (Missing Completely at Random) Пропуски появляются совершенно случайно — не зависят ни от наблюдаемых, ни от ненаблюдаемых переменных.
📌 Пример: датчик случайно перестал записывать температуру из-за сбоя связи. ✅ Что делать: удаление строк или простая импутация — допустимо, модель почти не искажается.
🔍MAR (Missing At Random) Пропуски зависят от других наблюдаемых признаков, но не от самого недостающего значения.
📌 Пример: доход клиента не указан, но это чаще бывает у молодых пользователей — и возраст у нас есть. ✅ Что делать: множественная импутация (Multiple Imputation), модели, учитывающие другие признаки, работают хорошо.
🔍MNAR (Missing Not At Random) Пропуски зависят от самого значения, которое пропущено. То есть в данных есть систематическая причина, скрытая внутри пропуска.
📌 Пример: люди с высоким доходом не указывают его в анкете — именно потому, что он высокий. ✅ Что делать: здесь простые методы не помогут. Часто требуется: — Моделировать механизм пропуска явно. — Включать индикаторы пропусков как отдельные признаки. — Использовать экспертные знания или специализированные байесовские подходы.
The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from fr
