Необходимое условие анализа данных – отсутствие пропусков в данных. Если в совокупности присутствуют пропуски, то дальнейший анализ нужно предварить процедурой заполнения этих пропусков. Интерполяция – это нахождение промежуточных значений функции в области ее определения.
Существуют разные методы интерполяции. Один из них – простой, но действенный способ заполнить пробелы в данных. При таком подходе все недостающие данные заполняют средними арифметическими значениями либо по всем наблюдениям, либо только по N ближайшим точкам с обеих сторон пропущенного значения.
О каком методе интерполяции идет речь?

• Метод среднего значения
• Метод медианы
• Метод расчета процента от знаковой величины

Другие предметы Университет Методы интерполяции данных современные методы сбора данных обработка экономических данных анализ социальных данных интерполяция данных заполнение пропусков в данных методы анализа данных университетские курсы по экономике статистические методы анализа методы обработки данных экономическая статистика Новый

В данном случае речь идет о методе среднего значения. Этот метод является простым и эффективным способом заполнения пропусков в данных, особенно когда у нас есть достаточно много наблюдений и они распределены равномерно.

Давайте разберем, как работает этот метод:

1. Сбор данных: Сначала необходимо собрать все доступные данные, включая те, которые могут содержать пропуски.
2. Определение пропусков: Далее нужно идентифицировать, где именно находятся пропущенные значения в вашем наборе данных.
3. Выбор подхода: Вы можете выбрать заполнять пропуски средними арифметическими значениями по всем наблюдениям или по N ближайшим точкам с обеих сторон пропущенного значения.
4. Расчет среднего значения: Если вы выбрали заполнять пропуски по всем наблюдениям, то вам нужно вычислить среднее значение всех доступных данных. Если же вы выбрали N ближайших точек, то вам необходимо найти значения в N наблюдениях до и после пропуска и вычислить их среднее.
5. Заполнение пропусков: После того как вы рассчитали среднее значение, его можно использовать для заполнения пропусков в вашем наборе данных.

Таким образом, метод среднего значения позволяет эффективно справляться с пропусками в данных, обеспечивая тем самым более полное представление о ваших данных для дальнейшего анализа.