如何解决如何模拟Python中属于特定缺失机制的缺失值
我对如何在MCAR,MAR或NMAR缺失机制中模拟不完整的数据集感到困惑。然后,我找到了An Empirical Comparison of Techniques for Handling Incomplete Data Using Decision Trees论文,其中描述了每种机制的过程。由于开发能力差,我无法实施MAR和NMAR机制。
该主题的大多数Web资源都是用R编写的,但是我使用的是Python,并且缺乏有关统计信息的背景知识。我想做的事情如下:
import pandas as pd
def simulate(df: pd.DataFrame,mechanism='MAR',loss_rate=0.1) -> pd.DataFrame:
pass
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