Os valores ausentes nas séries temporais podem afetar significativamente a integridade dos dados e a precisão das análises. Com os dados de séries temporais frequentemente usados em áreas como economia, finanças e ciências ambientais, entender e abordar essas lacunas é crucial para a tomada de decisão informada. A falta de dados pode levar a resultados tendenciosos e interpretações errôneas, tornando -o vital para os cientistas de dados desenvolverem estratégias para lidar com eles. Neste artigo, exploraremos a natureza dos valores ausentes nas séries temporais, os tipos de dados ausentes e várias abordagens para gerenciar efetivamente esses desafios.
O que estão faltando valores nas séries temporais?
Os valores ausentes ocorrem quando há uma falta de dados para pontos específicos em uma série temporal, interrompendo a continuidade e a confiabilidade do conjunto de dados. Isso pode acontecer por vários motivos, como mau funcionamento do equipamento, registros perdidos ou simplesmente porque alguns valores não são medidos rotineiramente. Identificar e abordar esses valores ausentes é essencial para análise de dados precisa e modelagem eficaz.
Categorias de dados ausentes
Compreender as diferentes categorias de dados ausentes ajuda a escolher a estratégia certa para lidar com eles.
Faltando completamente completamente aleatoriamente (MCAR)
A categoria MCAR refere -se a situações em que a falta de dados é completamente independente de quaisquer valores observados ou não observados. Isso significa que não há padrão sistemático para os valores ausentes, facilitando o manuseio na análise de dados.
A implicação do MCAR é que, se os dados ausentes forem de fato aleatórios, ele não introduzirá viés na análise, permitindo que os analistas prossigam com confiança em seus resultados.
Faltando aleatoriamente (mar)
MAR sugere que a falta está relacionada aos dados observados, mas não aos dados ausentes. Por exemplo, se os indivíduos mais velhos são menos propensos a responder a uma pesquisa, as respostas ausentes podem estar relacionadas à sua idade.
A abordagem do MAR normalmente envolve o uso de métodos estatísticos que explicam os dados observados, fornecendo inferências mais confiáveis sem o risco de viés substancial.
Faltando não aleatoriamente (mnar)
O MNAR ocorre quando a falta de depende do valor dos dados ausentes. Essa situação pode levar a vieses significativos se não forem tratados adequadamente.
Um exemplo de MNAR é um estudo médico em que pacientes com condições graves podem desistir, levando a dados incompletos nos casos mais críticos. As abordagens analíticas para o MNAR geralmente requerem técnicas ou suposições avançadas e podem incluir análises de sensibilidade para entender o impacto dos dados ausentes.
Lidar com valores ausentes
Abordar os valores ausentes requer uma avaliação cuidadosa da situação. Estratégias diferentes podem ser apropriadas, dependendo da extensão e da natureza dos dados ausentes.
Avaliando a magnitude dos valores ausentes
É essencial avaliar a extensão dos dados ausentes antes de decidir sobre um curso de ação. Entender quanto dados está faltando pode orientar se deve imputar, excluir ou ignorar valores específicos.
Ignorando valores ausentes
Em alguns cenários, pode ser aceitável ignorar certos dados ausentes, principalmente se constituírem uma pequena porcentagem do conjunto de dados.
O estabelecimento de critérios como uma porcentagem limite pode ajudar a determinar quando é seguro ignorar os valores ausentes sem comprometer a qualidade geral da análise.
Eliminando variáveis
Ao lidar com dados que possuem numerosos valores ausentes, uma abordagem é excluir variáveis inteiras que mostram falta substancial.
As diretrizes para esse processo envolvem examinar os dados para identificar variáveis que contribuem com pouca informação e entendem seu impacto, especialmente sobre variáveis dependentes em sua análise.
Excluindo casos
A exclusão de casos (observações) com valores ausentes é outra abordagem comum. No entanto, esse método pode reduzir significativamente o tamanho do conjunto de dados e pode introduzir viés se os dados ausentes forem sistemáticos.
É importante pesar o número de casos perdidos contra o potencial de viés em suas análises ao optar por essa estratégia.
Imputação
A imputação envolve prever e preencher os valores ausentes com base nos dados existentes. Os métodos comuns incluem imputação média, mediana ou modo, bem como técnicas mais sofisticadas, como imputação múltipla.
As vantagens da imputação são substanciais, pois permitem a preservação do tamanho do conjunto de dados e o potencial de produzir análises mais robustas.
Métodos de regressão
Usar técnicas de regressão para prever valores ausentes é um poderoso método de imputação. Ao modelar a relação entre variáveis, os analistas podem estimar valores ausentes com base nos dados conhecidos.
No entanto, é crucial reconhecer as limitações dos métodos de regressão, incluindo riscos excessivos e a suposição de relações lineares.
Vizinhos mais antigos (KNN)
O KNN é outro método popular para prever valores ausentes, examinando semelhanças com pontos de dados próximos.
Diferentes métricas de distância podem ser empregadas para avaliar quais vizinhos são mais relevantes e, embora o KNN possa ser eficaz, também vem com desafios como complexidade computacional e sensibilidade ao ruído nos dados.
