I valori mancanti nelle serie temporali possono influenzare significativamente l’integrità dei dati e l’accuratezza delle analisi. Con i dati delle serie temporali spesso utilizzati in aree come l’economia, la finanza e la scienza ambientale, la comprensione e la conquista di questi lacune è cruciale per il processo decisionale informato. I dati mancanti possono portare a risultati distorti e interpretazioni errate, rendendo vitale per i dati scienziati sviluppare strategie per gestirli. In questo articolo, esploreremo la natura dei valori mancanti nelle serie temporali, i tipi di dati mancanti e vari approcci per gestire efficacemente queste sfide.
Cosa sono i valori mancanti nelle serie temporali?
I valori mancanti si verificano quando mancano dati per punti specifici in una serie temporale, interrompendo la continuità e l’affidabilità del set di dati. Ciò può accadere per una serie di ragioni, come malfunzionamenti delle apparecchiature, record persi o semplicemente perché alcuni valori non vengono abitualmente misurati. Identificare e affrontare questi valori mancanti è essenziale per un’analisi dei dati accurati e una modellazione efficace.
Categorie di dati mancanti
Comprendere le diverse categorie di dati mancanti aiuta a scegliere la strategia giusta per gestirli.
Manca completamente a caso (mcar)
La categoria MCAR si riferisce a situazioni in cui la mancanza dei dati è completamente indipendente da eventuali valori osservati o non osservati. Ciò significa che non esiste un modello sistematico per i valori mancanti, rendendo più semplice la gestione nell’analisi dei dati.
L’implicazione di MCAR è che se i dati mancanti sono effettivamente casuali, non introdurranno distorsioni nell’analisi, consentendo agli analisti di procedere con fiducia nei loro risultati.
Mancante a caso (mar)
Mar suggerisce che la mancanza è correlata ai dati osservati ma non ai dati mancanti stessi. Ad esempio, se le persone anziane hanno meno probabilità di rispondere a un sondaggio, le risposte mancanti possono essere correlate alla loro età.
Affrontare MAR in genere comporta l’uso di metodi statistici che spiegano i dati osservati, fornendo così inferenze più affidabili senza il rischio di distorsioni sostanziali.
Mancante non a caso (MNAR)
MNAR si verifica quando la mancanza dipende dal valore dei dati mancanti stessi. Questa situazione può portare a pregiudizi significativi se non gestiti in modo appropriato.
Un esempio di MNAR è uno studio medico in cui i pazienti con condizioni gravi possono avere maggiori probabilità di abbandonare, portando a dati incompleti sui casi più critici. Gli approcci analitici per MNAR richiedono spesso tecniche o ipotesi avanzate e possono includere analisi di sensibilità per comprendere l’impatto dei dati mancanti.
Gestione dei valori mancanti
Affrontare i valori mancanti richiede un’attenta valutazione della situazione. Strategie diverse possono essere appropriate a seconda dell’entità e della natura dei dati mancanti.
Valutazione dell’entità dei valori mancanti
È essenziale valutare l’entità dei dati mancanti prima di decidere su un corso di azione. Comprendere quanti dati mancano può guidare se imputare, eliminare o ignorare valori specifici.
Ignorando i valori mancanti
In alcuni scenari, potrebbe essere accettabile ignorare alcuni dati mancanti, in particolare se costituisce una piccola percentuale del set di dati.
Stabilire criteri come una percentuale di soglia può aiutare a determinare quando è sicuro trascurare i valori mancanti senza compromettere la qualità di analisi complessiva.
Eliminare le variabili
Quando si tratta di dati che hanno numerosi valori mancanti, un approccio è quello di escludere intere variabili che mostrano una sostanziale mancanza.
Le linee guida per questo processo prevedono l’esame dei dati per identificare le variabili che contribuiscono con poche informazioni e comprendendo il loro impatto, in particolare per quanto riguarda le variabili dipendenti nell’analisi.
Eliminazione dei casi
L’eliminazione dei casi (osservazioni) con i valori mancanti è un altro approccio comune. Tuttavia, questo metodo può ridurre significativamente la dimensione del set di dati e può introdurre distorsioni se i dati mancanti sono sistematici.
È importante valutare il numero di casi persi contro il potenziale di distorsione nelle analisi quando optano per questa strategia.
Imputazione
L’imputazione prevede la previsione e la compilazione di valori mancanti in base ai dati esistenti. I metodi comuni includono imputazione media, mediana o modalità, nonché tecniche più sofisticate come l’imputazione multipla.
I vantaggi dell’imputazione sono sostanziali, in quanto consentono la conservazione della dimensione del set di dati e il potenziale per produrre analisi più solide.
Metodi di regressione
L’uso di tecniche di regressione per prevedere i valori mancanti è un potente metodo di imputazione. Modellando la relazione tra le variabili, gli analisti possono stimare i valori mancanti in base ai dati noti.
Tuttavia, è fondamentale riconoscere i limiti dei metodi di regressione, inclusi i rischi eccessiva e l’assunzione di relazioni lineari.
K-Nearest Neighbours (KNN)
KNN è un altro metodo popolare per prevedere i valori mancanti esaminando le somiglianze con i punti dati vicini.
Diverse metriche di distanza possono essere impiegate per valutare quali vicini sono più rilevanti e, sebbene KNN può essere efficace, si presenta anche con sfide come la complessità computazionale e la sensibilità al rumore nei dati.
