Вменить в обязанности приказ образец: Приказ о возложении дополнительных обязанностей на работника

Содержание

Приказ о возложении дополнительных обязанностей на работника

Автор статьи: Судаков А.П.

В процессе производственных отношений часто возникают нестандартные ситуации, требующие выполнения работ без соблюдения параметров условий труда и его оплаты, утверждённых внутренней трудовой документацией субъекта хозяйствования. Возложение дополнительных обязанностей на работника, возможно тооблько после получения согласия сотрудника и оформления соответствующей документации. При этом не учитывается, имеет ли дополнительная работа квалификацию основной работы или нет.

Вменение дополнительных обязанностей к основной работе

Законодательное регулирование

Возлагая на работника дополнительные обязанности, следует опираться на действующие законодательные нормы и внутреннюю документацию по предприятию.

Перечень обязанностей каждого работника определяется условиями трудового договора, элементы которого должны быть отражены в должностной инструкции. Оформляя документацию, следует учитывать круг регламентируемых по конкретной профессии обязанностей и предъявляемые к ней квалификационные требования.

При возникшей производственной необходимости выполнения работы, не учтённой внутренней нормативной документацией, составленной по конкретной должности работника, необходимо вести в неё соответствующие изменения. Для этого необходимо откорректировать документацию, регламентирующую трудовые отношения.

Нормы законодательства

Трудовым Кодексом определены права каждого работника субъекта хозяйствования на работу в соответствии с требованиями оформленного соглашения с работодателем. Он не уполномочен вменять дополнительные обязанности наёмным работникам без получения их согласия. Для правомерного внесения изменений в документацию, регламентирующую изменение параметров труда, необходимо уведомить работника в письменном виде о планируемых переменах, не позднее чем за 2 месяца до их внедрения. Корректировку обязанностей можно производить только после получения письменного согласия работника по истечении двух месяцев с даты события.

Стоит отметить, что если при изменении перечня работ, функциональные обязанности сотрудника не меняются, то внутренняя документация по предприятию может быть изменена без согласия работников. После оформления и введения в действие внутренней документации, сотрудников необходимо ознакомить с перечнем обязательств, изложенных в новой редакции.

Когда необходимо возложение дополнительных обязанностей

Нестандартные производственные ситуации, требующие вменения работникам дополнительных обязательств могут быть обусловлены отсутствием на рабочем месте сотрудника, обязанности которого перекладываются на плечи других лиц. Причинами события могут быть болезни, отпуск или прохождение медицинского осмотра. Если решение производственной задачи находится в компетентности специалиста, имеющего конкретную квалификацию, специальность по которой отсутствует в штатном расписании, то такие обязательства могут быть возложены на работника, имеющего соответствующее образование и навыки.

Зависимость параметров труда и его оплаты от применяемого способа вменения дополнительных обязанностей

Увеличение объёма выпуска продукции, а также изменения производственного регламента могут потребовать выполнения дополнительных работ, ранее не предусмотренных субъектом хозяйствования. Новые обязанности могут быть возложены на сотрудника в пределах его компетенции. Важно при этом правильно оформить дополнительные обязанности на работника, чтобы исключить впоследствии споры, касающиеся оплаты труда и некомпетентного выполнения обязанностей, о которых сотрудник может и не знать.

Как возложить на работника дополнительные обязанности

Для того чтобы на работника возложить дополнительные обязанности, необходимо действовать в соответствии с алгоритмом, выполнение которого поможет юридически компетентно решить возникшие производственные проблемы:

  1. Оформление уведомления о планируемых изменениях в условиях труда и его оплаты. В документе должна быть указана причина планируемых работодателем действий и идентифицирующие данные работника, в отношении которого будут проведены все мероприятия. Важно указать период, на который планируется внесение изменений.
  2. Предоставление документа работнику для ознакомления и подписи, которая будет свидетельствовать о его согласии работать по новым правилам.
  3. Внесение изменений во внутренние нормативные акты, предусматривающие порядок вменения дополнительных обязанностей.
  4. Оформление дополнительного соглашения к трудовому договору. В документе рекомендуется отразить перечень вменённых дополнительных обязательств и срок, на который они будут возложены на работника, а также порядок оплаты труда. Он может быть определён в виде выплаты фиксированной суммы или в форме процентного отношения от конкретного оклада.
  5. Оформление приказа.

Алгоритм действий

Дополнительные обязанности в рамках одной должности

Основным документом, регламентирующим обязанности работника, является Трудовой договор.

Законодательные нормы не определяют необходимость оформления Должностной инструкции, поэтому наличие этого документа не обязательно. Однако, уполномоченные органы рекомендуют оформление такой организационно-распорядительной документации, поскольку её наличие на предприятии упрощает организацию труда, разграничивает ответственность и снижает риск возникновения разногласий, касающихся возложенных обязательств.

Поскольку форма и содержание должностной инструкции не регламентированы законодательством, то в документе изначально можно учесть расширенный объём функциональных обязательств. В содержании внутренней документации можно учитывать:

  • квалификационные требования;
  • обновлённый перечень работ, обеспечивающих хозяйственную деятельность субъекта предпринимательства;
  • фактические и планируемые изменения условий труда.

Многие работодатели заинтересованы в том, как вменить работнику дополнительные обязанности без доплаты. Обычно такая процедура проводиться путём расширения перечня обязательств в рамках одной профессии.

Способы оформления обязанностей

Квалификационные обязанности обычно изначально учитываются во внутренних документах субъекта хозяйствования. Их перечень ориентирован на нормативно-правовые акты. Дополнительные обязательства наёмных работников, могут быть изначально не предусмотрены во внутренней документации предприятия. Их возникновение может быть обусловлено сменой технологического процесса, производственной переквалификацией или банальной нехваткой работников.

Изменения могут быть оформлены в виде приложения к трудовому договору или в виде отдельного внутреннего акта нормативного значения. Оба документа подлежат визированию со стороны сотрудника, что будет свидетельствовать о его согласии на вменение новых обязательств.

Возложение обязанностей, не относящихся к категории квалификационных

В Трудовом Кодексе предусмотрено два способа вменения обязанностей: по внутреннему совместительству или по совмещению. Окончательный вердикт о способе решения производственных проблем находится в компетенции работодателя. Осуществляя выбор, он ориентируется на возможность выделения дополнительного времени сотруднику для выполнения всего объёма работ. В любом случае, необходимо предварительно ознакомить специалиста с новыми условиями труда, опираясь на образец согласия работника на дополнительную работу.

Согласие работника на изменение условий труда

Совмещение

При оформлении совмещения, работник параллельно с должностными обязанностями основной работы выполняет дополнительно возложенную деятельность, выполнение которой регламентировано отдельной инструкцией. Все работы выполняются на протяжении установленного рабочего времени, которое не увеличивается с вменением новых обязательств. Оплата труда устанавливается по усмотрению работодателя. Для придания рабочим отношениям правомерности, руководитель субъекта хозяйствования с работником должен оформить дополнительное соглашение, действие которого может быть отменено в любой момент. Обязательно оформление распорядительной документации в виде приказа.

Совместительство

При оформлении внутреннего совместительства, работник должен быть готов к увеличению рабочего времени до законодательно определённого предела в 4 часа. Труд оплачивается пропорционально отработанному времени. Вменение дополнительных обязанностей таким способом определяет необходимость заключения ещё одного договора, в котором должен быть раздел о порядке оплаты труда. В нём необходимо указать величину доплаты к должностному окладу, которая подлежит оплате конкретному работнику. Для снятия обязанностей с работника необходимо расторгнуть договор.

Приказ о возложении дополнительных обязанностей на работника

Приказ о вменении дополнительных обязанностей

Форма приказа и порядок его регистрации определяется действующими нормами ведения документации на предприятии. Общими требованиями к распорядительным документам, является включение обязательной информации:

  • наименование субъекта хозяйствования;
  • номер, дата и место составления документа;
  • причина, на основании которой возлагаются обязанности;
  • подробный перечень возлагаемых обязательств;
  • условия оплаты труда;
  • ссылка на документ, с указанием его названия и даты регистрации, являющийся основанием для составления приказа;
  • подпись руководителя;
  • ознакомление сотрудника.

Готовый образец приказа о возложении дополнительных обязанностей на работника поможет работодателю грамотно составить распорядительную документацию. Важно включить в неё необходимые разделы, отсутствие которых может привести к спорным ситуациям, решаемым в судебном порядке.

Facebook

Twitter

Вконтакте

Одноклассники

Google+

Образец приказа о возложении обязанностей временно отсутствующего работника без освобождения от выполнения основной работы

  • АКТУАЛЬНЫЙ КОММЕНТАРИЙ
  • КАДРОВОЕ ДЕЛОПРОИЗВОДСТВО
  • ПОЛЕЗНАЯ ДОКУМЕНТАЦИЯ
  • ЮРИДИЧЕСКАЯ ЗАЩИТА
  • ПОЛЕЗНАЯ ПРАКТИКА
  • АЛГОРИТМЫ КАДРОВЫХ ДЕЙСТВИЙ
  • Что значит возложить обязанности — Юридическая консультация

    Как составить приказ о возложении обязанностей и в каких случаях он оформляется? Какие нюансы учесть, если в отпуск уходит директор предприятия? Обо всем читайте в нашей статье. Предписанной законом формы для приказа об исполнении обязанностей временно отсутствующего работника нет.

    ВИДЕО ПО ТЕМЕ: ВОЗЛОЖИТЬ — что это такое? значение и описание

    Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

    Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему — обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

    Возложение исполнения обязанностей: вопросы без ответов?

    Не пропустите самое важное, что происходит в Интернете. Подписаться Не сейчас. Отзывов о юристах за 24 часа. Возложить обязанности приказ Краткое содержание: Приказ об исполнении обязанностей директора Приказ за неисполнение должностных обязанностей Приказ о возложении должностных обязанностей Приказ о назначении исполняющего обязанности Приказ о невыполнении должностных обязанностей Приказ о назначении исполняющего обязанности директора Приказ выговор за неисполнение должностных обязанностей Приказ о назначении временно исполняющего обязанности Возложить обязанности Приказ об обязанностях Приказ о возложении обязанностей Приказ о возложении обязанностей директора Обязанности главного бухгалтера возложить на директора Приказ о временном возложении обязанностей Приказ о распределении обязанностей Образец приказа о возложении обязанностей Как правильно оформить отказ от дополнительных обязанностей, возложенных приказом?

    Как можно отказаться от возложенных приказом обязанностей? Пожалуйста по приказу можно возложить обязанности одного работника на другово? Приказ об исполнении обязанностей Возложить исполнение обязанностей Приказ изменение должностных обязанностей Приказ о временном исполнении обязанностей Приказ исполняющий обязанности директора.

    Как правильно оформить отказ от дополнительных обязанностей, возложенных приказом? Здравствуйте Натали. Далеко не от всех обязанностей, которые на вас возлагает работодатель в своем приказе, вы можете отказаться. В Вашем вопросе нет никакой конкретики. Единая Бесплатная Помощь Юристов. Защита прав потребителей, банкротство, алименты, ЖКХ, наследство.

    Как можно отказаться от возложенных приказом обязанностей?? Наталья если на Вас возложили обязанности относящиеся к вашим основным то никак или через увольнение по собственному желанию. Вопрос не полный, поэтому на него трудно ответить, приезжайте лично. Доброго дня. Здравствуйте, только через внесение изменений в должностную инструкцию.

    Я бухгалтер, но директор свалил на меня работу делопроизводителя, и у меня в связи с этим вопросы, скажите пожалуйста, если сотрудник работает давно и у него старая карточка т 2, нужно ли заводить новую? И такой вопрос, на работника возложили определенную обязанность, издали приказ назначили ответственным нужно ли еще эту обязанность прописывать в должностную инструкцию?

    С уважением юрист Лигостаева А. Требуется ли уведомлять налоговые органы о продлении полномочий ген. Например, единственный учредитель ООО возложил на себя обязанности ген. И если есть такая обязанность, то в какой срок это необходимо сделать и какой штраф предусмотрен за его пропуск?

    Добрый день! О продлении полномочий генерального директора не нужно уведомлять налоговую, только о смене генерального директора. День добрый! Продлите полномочия решением учредителя и закрепите это в приказе. Информация о принятом решении доводится до надзорных структур и других заинтересованных сторон банков, контрагентов и т.

    Налоговую службу оповещать о продлении полномочий не нужно. Это нужно сделать, если был избран новый директор в трехдневный срок уведомив налоговый орган. Я работаю завхозом. Директор уходит в отпуск и приказом возложил на меня свои обязанности, как дож но оплачиваться.

    Добрый день. Законодательно сумма доплаты за совмещение не урегулирована, определяется соглашением сторон. Поручение работнику дополнительной работы на условиях совмещения оформляется путем заключения дополнительного соглашения к трудовому договору.

    При согласовании сторонами условий о совмещении работником профессий должностей стороны обязаны установить срок такого совмещения, порядок выполнения работы по совмещаемой профессии должности , объем работы и размер доплаты ст. Статьей Работник может выразить отказ от совмещения в форме соответствующего письменного заявления Работодатель вправе досрочно отменить поручение о ее выполнении, также предупредив работника за три рабочих дня до отмены поручения.

    Работаю бухгалтером в бюджетной организации. Была проведена ревизия учета. После проверки издан приказ о снижении персонального повышающего коэффициента бухгалтеру за некачественное и несвоевременное выполнение возложенных обязанностей. Правомерно ли это? Есть дополнительное соглашение к ТД, где указано что стимулирующие выплаты могут быть отменены или изменены в размерах приказом руководителя организации.

    Здравствуйте Это незаконно за такое нарушение работодателем мог бы привлечь к дисциплинарной ответственности но не снижать стимулирующие выплаты жалуйтесь в инспекцию по труду.

    Друг работает в организации на должности бухгалтера. Можно ли возложить на него выполнение некоторых обязанностей главбуха в периоды когда последний отсутствует на рабочем месте гибкий график работы. Как это оформить приказам и допсоглашением к трудовому договору? Например, указать в трудовом договоре, что в периоды когда отсутствует главбух, бухгалтер выполняет определённые обязанности.

    Заранее Спасибо! Работник может досрочно отказаться от выполнения дополнительной работы. После получения согласия сотрудника нужно оформить дополнительное соглашение к его трудовому договору. Федеральное бюджетное учреждение культуры со своим штатным сотрудником планирует заключить договор оказания услуг гражданско-правовой договор. Необходимо ли руководствоваться ст. И правомерно ли это вообще, учитывая, что на штатного сотрудника целесообразнее приказом возложить дополнительные обязанности?

    Целесообразней будет в приказном порядке возложить на данного сотрудника разовые полномочия на проведение определенных действий. Заключение договора оказания услуг с сотрудником неправомерно. Можно ли на заместителя директора по экономике возложить обязанности по подписыванию документов по личному составу приказы, протоколы, справки и т. В должностных обязанностях у него это нет. Удачи и добра!

    Только с согласия работника. ТК РФ, Статья Совмещение профессий должностей. Расширение зон обслуживания, увеличение объема работы. Исполнение обязанностей временно отсутствующего работника без освобождения от работы, определенной трудовым договором С письменного согласия работника ему может быть поручено выполнение в течение установленной продолжительности рабочего дня смены наряду с работой, определенной трудовым договором, дополнительной работы по другой или такой же профессии должности за дополнительную оплату статья настоящего Кодекса.

    Как правильно поступить? Работаю медсестрой без приказа в устной форме возложили обязанности буфетчицы с 4 разовым питанием больных в выходные дни. Добрый день, уважаемая Людмила Рекомендую отказаться от этих обязанностей на основании того что они не входят в должностные обязанности Удачи вам и вашим близким.

    Это уже незаконно или договаривайтесь или Можно подготовить жалобу в прокуратуру, можно отправить через ее сайт. Указывать конкретные статьи закона необязательно. Обращение составляется в свободной форме.

    К жалобе приложите соответственные документы если имеются и доказательства. Прокуратура проведет проверку и если факт нарушения Ваших прав подтвердится, то примут меры. Работодателю запрещено требовать от работника выполнения работы, необусловленной трудовым договором. Обязанность оплатить вам дополнительную работу у работодателч возникает только в том случае, если это поручение с вашего письменного согласия, разумеется оформлено надлежащим образом.

    Должно быть заключено Соглашение о виде дополнительной работы, об объеме, сроке и условиях её выполнения, а главное, о размере доплаты. На основании такого соглашения издается приказ о поручении такой работы. Он и является основанием для оплаты. Нет приказа нет основания для оплаты. А потому вы рискуете не получить за дополнительную работу никакой оплаты. Либо пусть оформляют, как положено, либо отказывайтесь.

    Бухгалтер ЖСК ушла в декретный отпуск. Можно ли возложить обязанности на председателя правления и как оформить, приказом или решением правления. Да можете возложить обязанности ведения бухгалтерского учета на председателя. Можете оформить приказом. С уважением. Обязанности бухгалтера можно возложить на председателя решением правления. На основании решения правления необходимо издать приказ о доплате.

    В данном случае приказом вы можете возложить данные обязанности по данному обстоятельству. В соответствии с законодательством российской федерации. Может ли генеральный директор приказом возложить сам на себя исполнение обязанностей другого сотрудника на период его временного отсутствия с соответствующей доплатой? Если предприятие не государственное не бюджетное руководитель вправе решать финансовые вопросы самостоятельно, за исключением вопросов входящих в компетенции совета директоров.

    Юлия, Может ли генеральный директор приказом возложить сам на себя исполнение обязанностей другого сотрудника -смотрите устав юридического лица.

    В связи с увольнением ответственного за ведение и хранение журналов на выдачу бланков на НС в мед. Должно ли заключиться дополнительное соглашение с этим сотрудником и определиться дополнительная оплата? Статья Исполнение обязанностей временно отсутствующего работника без освобождения от работы, определенной трудовым договором [Трудовой кодекс РФ] [Глава 10] [Статья Поручаемая работнику дополнительная работа по другой профессии должности может осуществляться путем совмещения профессий должностей.

    Поручаемая работнику дополнительная работа по такой же профессии должности может осуществляться путем расширения зон обслуживания, увеличения объема работ.

    Возложить обязанности приказ

    Содержание страницы Для чего вменять обязанности сотруднику? Документы, регламентирующие обязанности Дополнительные обязанности в рамках одной должности Два способа возложения обязанностей дополнительных должностей Пошаговый план для вменения дополнительных обязанностей Если сотрудник против. Работодатели хотят, чтобы работники качественно выполняли свои обязанности. Но потребности предприятия меняются, и приходится корректировать функционал сотрудников.

    В ТК РФ фактически не упоминается институт исполнения обязанностей, несмотря на обилие информации о близких понятиях, таких как совмещение и перевод. Несмотря на особое внимание со стороны законодателя к данным категориям права, решению вопросов, которые связаны с институтом возложения обязанностей, это никоим образом не способствует. Как показывает практика, эти случаи весьма распространены, но насколько это правомерно?

    Акция месяца 8 88 На время отсутствия директора на работе командировка,очередной отпуск возложить обязанности на главного инженера, как оформить приказ! Я пишу так: «В сязи с моим уходом в очередной отпуск приказываю: возложить временное исполнение обязанностей директора с Установить зам у доплату в размере Основание: доп.

    Как работнику вменить дополнительные обязанности

    Не пропустите самое важное, что происходит в Интернете. Подписаться Не сейчас. Отзывов о юристах за 24 часа. Возложить обязанности приказ Краткое содержание: Приказ об исполнении обязанностей директора Приказ за неисполнение должностных обязанностей Приказ о возложении должностных обязанностей Приказ о назначении исполняющего обязанности Приказ о невыполнении должностных обязанностей Приказ о назначении исполняющего обязанности директора Приказ выговор за неисполнение должностных обязанностей Приказ о назначении временно исполняющего обязанности Возложить обязанности Приказ об обязанностях Приказ о возложении обязанностей Приказ о возложении обязанностей директора Обязанности главного бухгалтера возложить на директора Приказ о временном возложении обязанностей Приказ о распределении обязанностей Образец приказа о возложении обязанностей Как правильно оформить отказ от дополнительных обязанностей, возложенных приказом? Как можно отказаться от возложенных приказом обязанностей? Пожалуйста по приказу можно возложить обязанности одного работника на другово? Приказ об исполнении обязанностей Возложить исполнение обязанностей Приказ изменение должностных обязанностей Приказ о временном исполнении обязанностей Приказ исполняющий обязанности директора.

    Как оформить выполнение работником дополнительных обязанностей

    Труханович Л. Ну и о государственных инспекторах труда забывать не следует. Если вовремя не заменить ушедших в отпуск, уехавших в командировку или заболевших, можно нарушить главное условие стабильного функционирования организации — непрерывность процесса управления. Временное отсутствие работника может быть вызвано уважительными и неуважительными причинами, быть санкционированным и несанкционированным.

    Сохранить ссылку. Сохранить закладку.

    Во избежание конфликтов между сотрудниками и руководством, а также проблем с надзорными органами важно разобраться с особенностями оформления каждого из перечисленных способов. Когда может понадобиться временный перевод для замещения отсутствующего сотрудника, возложение его обязанностей на другого и т. Временный перевод на период отсутствия основного работника для исполнения его обязанностей.

    Исполнение обязанностей руководителя организации при его временном отсутствии

    Близится сезон отпусков , и нужно позаботиться о том, чтобы уход работников в отпуск не привел к сбоям в деятельности организации. Рассмотрим, как распределить обязанности временно отсутствующего работника. Поручить исполнение обязанностей временно отсутствующего работника другому сотруднику организации можно в порядке: — временного совмещения, увеличения объема работы или расширения зоны обслуживания так называемого замещения ; — внутреннего совместительства; — временного перевода.

    Можно оформить возложение на работника дополнительных обязанностей в виде совмещения. В этой статье рассмотрены особенности применения различных вариантов. При заключении трудового договора контракта в соответствии со ст. Круг функциональных обязанностей, которые должен выполнять каждый работник по своей профессии, специальности, квалификации или должности, определен Единым тарифно-квалификационным справочником работ и профессий рабочих, Единым квалификационным справочником должностей служащих, должностными рабочими инструкциями, положениями, техническими правилами, регламентами. При этом функциональные обязанности работника относятся к существенным условиям трудового договора контракта.

    Закрываем кадровые «дыры» (о заместителях и исполняющих обязанности) часть 1

    .

    2. Выполнение обязанностей временно отсутствующего работника без освобождения от основной работы. Этот способ возложения на работника.

    .

    Приказ о возложении обязанностей: образец 2019

    .

    Возложение обязанностей

    .

    .

    Исполнение обязанностей временно отсутствующего работника по ТК РФ

    .

    .

    Возложение допобязанностей на работника без доплаты

    Как вменить работнику дополнительные обязанности

    В соответствии со ст. 60 Трудового кодекса РФ от сотрудника нельзя требовать выполнения трудовых функций, не указанных в трудовом договоре. В связи с тем, что круг обязанностей работника может быть достаточно широк, практика сложилась таким образом, что в трудовом договоре делается отсылка на внутренний документ организации — должностную инструкцию по конкретной должности, в котором уже подробно расписаны все трудовые обязанности сотрудника.

    С должностной инструкцией, а значит, и своими обязанностями, специалист знакомится под расписку в день подписания трудового договора.

    Если возникает необходимость для исполнения сотрудником каких-либо новых функций, не указанных в должностной инструкции, особенно если такое изменение временное, возможны следующие варианты:

    1. Оформляется совмещение должностей в порядке ст. 60.2 ТК РФ, при этом подписывается допсоглашение к действующему договору.
    2. Сотрудник принимается на еще одну должность, как внутренний совместитель (ст. 60.1 ТК РФ). В этом случае с трудящимся заключается еще один трудовой договор.

    Оба этих варианта предполагают выплату сотруднику дополнительных сумм. А возможно ли изменить выполняемые трудящимся должностные функции без дополнительных выплат? Ответим на этот вопрос ниже. 

    Как оформить дополнительные обязанности без доплаты

    Оформление возложения дополнительных трудовых функций на сотрудника без оплаты возможно 2 способами:

    1. Указать в должностной инструкции работника (до заключения с ним трудового договора), что на время отсутствия трудящегося со схожими трудовыми функциями возможно выполнение его трудовых обязанностей. Никаких доплат за такие дополнительные обязанности не предусмотрено. С данным вариантом согласны Роструд (письмо от 24.05.2011 № 1412-6-1) и Минздравсоцразвития РФ (письмо от 12.03.2012 № 22-2-897).

      Между тем необходимо обратить внимание, что этот способ подходит только:

      • для подмены отсутствующих штатных единиц временно;
      • сотрудников со схожими трудовыми обязанностями.
      Кроме того, если в должностную инструкцию служащего до заключения с ним контракта такой записи не вносилось, то этот вариант использовать нельзя.
    2. Другой способ изменить установленный работнику перечень должностных обязанностей предполагает внесение изменений в должностную инструкцию. Так как при этом меняется трудовая функция сотрудника, необходимо также внести изменения и в трудовой договор (ч. 2 ст. 57 ТК РФ), оформив допсоглашение (ст. 72 ТК), в котором будет указано, что трудовые обязанности сотрудника определяются должностной инструкцией в новой редакции от такого-то числа. Однако это невозможно сделать без согласия трудящегося.

    Какой из вариантов целесообразнее использовать, решает руководство компании.

    * * *

    Таким образом, оформление дополнительных обязанностей сотруднику без доплаты возможно, однако далеко не во всех случаях. 

    Приказ о вменении обязанностей образец

    Отказывается, аргументируя это тем, что это не являются его основными обязанностями, о чем есть запись в должностной инструкции. Инспекцию, приложив копию приказа о новой работе. Правовой портал Референт предоставляет пользователю круглосуточный доступ ко всем материалам справочноправовой базы данных нормативным правовым актам, комментариям, методикам, рекомендациям, консультациям аудиторских компаний, формам документов, материалам профильных СМИ. Здесь выложены образцы ПРИКАЗОВ по учреждению образования, школе. Есть ли образец искового заявления в таком случае? Основные сведения о Казанской государственной консерватории академии имени Н. Обязанности администрации в области охраны труда. Образец закон ведения кассовых операций по налу и без начала 2012 главные герои фильма приключения петрова. В Приказе о Контрактной службе, что когда. Эти сотрудники для выполнения своих должностных обязанностей выезжают на объекты клиента для. Приказ о назначении ответственного лица. Работаю на должности ведущего Приказ о возложении обязанностей на время отпуска образец. Материал вменить в обязанности приказ образец загружен для личного пользования на компьютере пользователя. Не удалось, обратиться в инспекцию по труду или в профсоюз нужно приложить копию основных документов и приказа о вменении новых обязанностей. Последний номер, анонсы материалов, архив, новости. К ним относятся расширение зон обслуживания, увеличение объема работ, исполнение обязанностей. Образец приказа о подотчетных лицах. Может у кого есть ссылочка где можно посмотреть образцы приказов? Скажите, именно этот термин что означает, если прописан в приказе? В приказ можно включить многих, а. Необходимо только иметь под руками образец приказа о возложении обязанностей. Образец Приказ о временном исполнении должностных обязанностей. Приказ о измениях в штатном расписании двор в котором мы живем в самаре куда подать заявку где купить багажник для автомобиля ваз и крепж для. Издается приказ о наложении дисциплинарного. Приказ о вменении в обязанности дополнительной работы. ЧФ Приказ о возложении обязанностей кассира. Образец приказа о возложении обязанностей временно отсутствующего работника. Скачал Образец приказа о вменении должностных обязанностей. Приказ о назначении ответственного за электрохозяйство образец. Может написать заявление в труд. Как правильно оформлять трудовые договора, трудовые книжки и личные карточки. Конечно функции контрактного управляющего могут быть добавлены в должностные обязанности любого специалиста. Составляется он, в принципе, произвольным образом. В обязанность рядовых рабочих входит прием стекольного мусора который затем отбраковывают, сортируют, измельчают, отправляют в печь на переплавку. Подскажите пожалуйста процедуру вменения обязанностей. Скачайте образец приказа о возложении обязанностей. В связи с тем, что по штатному расписанию фирмы не предусмотрена. Образец приказа о возложении обязанностей главного бухгалтера на директора смотрите ниже. Приказ о вменении новых обязанностей может быть издан в свободной форме, законодательством не предусмотрено для него жестких. Вменение сотруднику новых должностных обязанностей, Помогите! Пример оформления приказа о совмещении профессий. В связи со снижением объемов производства, одному из сотрудников. Распоряжение Администрации Воронежской области от 19 августа 1998 г. ПРИКАЗ о возложении обязанностей кассира. В его отсутствие ответственность возложить на лицо, исполняющее обязанности согласно должностных инструкции. Предъявить же заверенную копию отдельно приказа о возложении обязанности гораздо удобнее, чем приказ на чей. На каждом предприятии, в учреждении, организации разработано штатное расписание, согласно. Бланк приказа о возложении обязанностей скачать Размер 26, 5 KB Скачиваний 13 226. При этом в приказе о временном заместительстве назначении работника исполняющим обязанности руководителя организации по вакантной должности. Приказ о вменении обязанностей образец, Приказ о возложении обязанностей, Полезные ископаемые доклад 4 класса, Расписание автобусов ханты мансийске. Приказ о назначении ответственных за пожарную безопасность образец. Приказ об исполнении других обязанностей. Особенности представлений о благодати у апостольских мужей, цель занятия развитие речи и мышления учащихся. Заключить соглашение, как полагаю, о совмещении ведь вы исполняете обязанности нач. Поэтому в каждом случае, следует внимательно подходить к вопросу возложения на работника. Приказ О распределении обязанностей администрации школы. Вопрос об издании приказов о повышении должностных окладов. Письменно оформляется соглашение сторон трудового договора о внесении изменений в ТД. Зарегистрированные пользователи D H J. Дополнительные обязанности без согласия работника и веских на то причин нельзя. Трудовые обязанности работник выполняет в рабочее время, а вменение работнику нарушения возложенных на него. Образец приказа о временном исполнении обязанностей директора. Мой руководитель, без издания приказа, составил график уборки в котором вменил мне в обязанность уборку территории. Должен быть специальный приказ о возложении обязанностей или совместительстве. Пример оформления приказа о возложении обязанностей по ведению делопроизводства по обращениям граждан приведен в приложении. Составить акт и предоставить материалы директору школы для создания приказа о компенсационных доплатах. N О ВМЕНЕНИИ РАБОТНИКУ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ОБЯЗАННОСТЕЙ. Данный приказ 185 до сих пор действует на территории РФ? Должен быть специальный приказ о возложении обязанностей или совместительстве. Приказ о возложении обязанностей главного бухгалтера на. В случае отсутствия руководителя отпуск, командировка, болезнь и пр. Приказ о расторжении трудового договора в связи с неявкой на работу в течение более четырех месяцев подряд. Основанием для составления приказа о возложении обязанностей директора на другого сотрудника организации является дополнительное соглашение к. О НАЗНАЧЕНИИ ОТВЕТСТВЕННОГО ЗА ВЕДЕНИЕ, ХРАНЕНИЕ, УЧТ И ВЫДАЧУ ТРУДОВЫХ КНИЖЕК В соответствии с п. Номер документа Дата составления ПРИКАЗ о поручении работнику дополнительной работы Табельный номер фамилия, имя. N 1200 О вменении дополнительных функциональных обязанностей главному. Правил ведения и хранения трудовых книжек, изготовления бланков трудовой книжки и обеспечения ими работодателей, утвержднных. Раздел Общие требования относится ко всем формам P. В каком случае возлагаются обязанности. Образец приказа о возложении обязанностей. Жиганова об истории консерватории и составе структуры и органы управления, образовательные программы информация для абитуриентов и студентов творческие коллективы, конкурсы, фестивали афиша концертов. Ваша защита должна быть документально подтверждена копия приказа о вменении вам прочих обязанностей с вашим отказом в письменной форме, с ссылкой на. Образец приказа о хранении документов в. Люба Горбунова автор вопроса. То обязанности проверяющего ложатся на плечи особы, специально уполномоченной. Ниже расположен типовой бланк и образец приказа о возложении обязанностей, вариант которого можно скачать бесплатно. На основе заключенного соглашения издайте приказ о временном исполнении дополнительных обязанностей образец ниже. Помимо общих указаний Приказ ФНС предлагает подробное описание правил. В тексте указываем ФИО бухгалтера, который будет исполнять обязанности кассира, и наименование кассового. К ООО Фавориттур о допуске к исполнению трудовых обязанностей, выдаче копий трудового договора, приказа о. Хотелось бы получить от Вас образец приказа о возложении обязанностей на время отпуска начальника отдела и какие еще документы нужно оформить при.Предлагаем для ознакомления пользователей образцы приказов о назначении директора в 2х вариантах. Общество с ограниченной ответственностью АБС ПРИКАЗ 3 о возложении обязанностей главного бухгалтера г. Образец приказа о переводе на другую должность можно скачать по ссылке. Очень, очень нужен образец приказа. Назначение подотчетных лиц на предприятии или учреждении должно быть оформлено приказом. ПИСЬМО Гострудинспекции в Приморском крае от 10. Приказ о назначении ответственного образец. Где получить справку для соревнований. Образец приказа о возложении обязанностей можно скачать здесь
    Образец Приказа о наложении дисциплинарного. Его обязанности необходимо возложить. Способ найти временную замену зависит от периода отсутствия работника замещение на время отпуска. Сотрудник может быть специально для этого принят по трудовому договору в этом случае приказ о возложении обязанностей. Если я напишу приказ вменить обязанности и напишу подробно их всех, последний пункт будет. На практике очень часто возникает необходимость возложить обязанности временно отсутствующего работника на другого работника. Книга учета трудовых книжек. Обязанностей временно отсутствующей работницы В связи с уходом в дополнительный учебный отпуск офисменеджера. Вменили дополнительные должностные обязанности приказом директора. Специальный приказ о возложении на работника обязанностей временно отсутствующего работника может быть составлен по образцу, приводимому в разделе. Означает, что вы даете свое согласие на вменение Вам этих обязанностей. Подготовка должностных инструкций в соответствии с трудовым. Образец приказа распоряжения о предоставлении отпуска, без сохранения заработной платы. Возложение определенных обязанностей представляет собой исполнение. Т8 Приказ распоряжение о прекращении расторжении трудового договора с работником Госкомстата России от 05.


    Приказ о возложении дополнительных обязанностей на работника за ведение сайта

    Содержание страницы Для чего вменять обязанности сотруднику? Документы, регламентирующие обязанности Дополнительные обязанности в рамках одной должности Два способа возложения обязанностей дополнительных должностей Пошаговый план для вменения дополнительных обязанностей Если сотрудник против. Работодатели хотят, чтобы работники качественно выполняли свои обязанности. Но потребности предприятия меняются, и приходится корректировать функционал сотрудников.

    ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Это не требует согласия работника – Елена А. Пономарева

    Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

    Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему — обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

    Приказ о возложении обязанностей кассира на генерального директора

    Образцы приказов Возложение обязанностей: образец приказа На период временного отсутствия одного из сотрудников его должностные функции могут вменяться другому работнику. Для этого оформляется приказ о возложении обязанностей. В нем указывается полная информация о производимой замене. Как оформить приказ? Виды ответственности, возлагаемой на работников распоряжениями руководства, зависят от специфики деятельности конкретного предприятия.

    Форма приказа о назначении ответственного лица и правила заполнения Приказ о назначении ответственного лица не имеет официально установленной формы. Он составляется произвольно, но с соблюдением правил, применяемых ко всем первичным документам.

    Эти правила установлены Законом от Бланк должен содержать: наименование организации, основные сведения о ней, город расположения; дату и номер документа; ФИО генерального директора или лица, уполномоченного издавать распоряжения; преамбулу, где указывается краткая цель издания распоряжения и содержится ссылка на правовую норму, на основании которой оно издано например, ссылка на ТК РФ ; суть распоряжения; подписи работников, в отношении которых составлен приказ, подтверждающие их ознакомление с документом.

    Подписывает бланк руководитель организации — генеральный директор. Образец приказа о назначении материально ответственного лица Приведём пример приказа о назначении ответственного лица в сфере контроля материальных ценностей. Список должностей, с работниками которых можно заключать письменные договоры о полной индивидуальной матответственности за недостачу вверенного имущества, приведён в Приложении N 1 к Постановлению Минтруда от Без договора о полной материальной ответственности или включения условия о матответственности в трудовой договор распоряжение не имеет юридической силы.

    Шаблон такого документа может выглядеть следующим образом скачать образец можно ниже : Заполненный документ выглядит так: Образец приказа о назначении ответственных лиц Одним распоряжением руководитель может возложить ответственность за хранение материальных ценностей сразу на группу лиц. Важно, что согласно ст. Приведём пример: Для назначения ответственных при ведении делопроизводства например, за ведение учёта рабочего времени может быть издан документ, также затрагивающий сразу группу лиц.

    Назначения, не касающиеся матответственности, дополнительных соглашений с работниками не предусматривают. Пример такого распоряжения: Скачать шаблон приказа о назначении материально ответственного лица Дорогие читатели, если вы увидели ошибку или опечатку, помогите нам ее исправить!

    Образец приказа о снятии исполнении обязанностей с работника Приказ о возложении обязанностей в связи с вакантной должностью При этом следует отличать увеличение объема работ от временного исполнения обязанностей по иной должности профессии, специальности , когда у сотрудника частично или полностью изменится трудовая функция.

    Признавать такие работы увеличением объема работ нельзя. При временном увеличении объема работ сотрудник за счет интенсивности труда увеличивает объем выпускаемой продукции оказываемых услуг, выполняемых работ и т. Для оформления увеличения объема работ необходимо заключить дополнительное соглашение к трудовому договору.

    Справочник Бухгалтера Возложить на работника дополнительные обязанности, не предусмотренные его трудовым договором, безусловно, можно. Например, во время отсутствия специалиста отдела кадровой службы, приемом на работу новых сотрудников может заняться секретарь или бухгалтер, работающий в одной организации с временно отсутствующим сотрудником.

    Однако увеличить объем работы, возложив на работника дополнительные обязанности, в одностороннем порядке работодатель не вправе. Во-первых, необходимо получить согласие работника на выполнение функций отсутствующего коллеги. Во-вторых, оформить данные изменения в трудовых отношениях документально. Что такое дополнительные обязанности? Ограничений относительно круга лиц, которые могут быть привлечены к выполнению дополнительных поручений, не существует.

    Директор в отпуске: кто подписывает документы Возложение обязанностей директора на период отпуска на другого сотрудника связано с необходимостью юридически закрепить право подписи финансовых и других хозяйственных документов должностным лицом, не обладающим такими полномочиями постоянно.

    Права и полномочия замещающего сотрудника подробно оговариваются приказом и могут быть ограничены. Как правило, в его обязанности включается: Контроль за производственной и хозяйственной деятельностью организации.

    Подписание всех финансовых, организационных документов. Управление персоналом организации. Можно ли возложить на работника дополнительные обязанности и как это сделать? Возложить на работника дополнительные обязанности, не предусмотренные его трудовым договором, безусловно, можно.

    Отказаться Вы имеете полное право. На Трудовой кодекс можете ссылаться. Приведу статью. Расширение зон обслуживания, увеличение объема работы. Поручаемая работнику дополнительная работа по другой профессии должности может осуществляться путем совмещения профессий должностей. Поручаемая работнику дополнительная работа по такой же профессии должности может осуществляться путем расширения зон обслуживания, увеличения объема работ. Эти правила установлены Законом от.

    Организация и проведение деловых переговоров. Представление предприятия в административных учреждениях. В связи с нахождением в отпуске директор может передать свои полномочия на любой срок, даже на несколько дней — ведь необходимость в принятии решений, визировании бумаг и прочих организационных вопросах может возникнуть в любой момент. Приказ о возложении обязанностей директора на время отпуска Возложение обязанностей генерального директора на время отпуска оформляется приказом по предприятию.

    Законодательное регулирование Возлагая на работника дополнительные обязанности, следует опираться на действующие законодательные нормы и внутреннюю документацию по предприятию. Перечень обязанностей каждого работника определяется условиями трудового договора, элементы которого должны быть отражены в должностной инструкции.

    Оформляя документацию, следует учитывать круг регламентируемых по конкретной профессии обязанностей и предъявляемые к ней квалификационные требования. В каждой компании может возникнуть ситуация, при которой на какой-то период времени понадобится заменить отсутствующего работника.

    Необходимость может возникнуть в разных ситуациях: В случае болезни, отпуска работника; В случае служебной командировки ; В случае отстранения от работы например, сотрудник не прошел обязательный медосмотр и не может выполнять трудовые обязанности ; В случае досрочного расторжения трудового договора. Для временного исполнения дополнительных обязанностей работодатель вправе привлекать штатных работников.

    В таком случае работник не освобождается от выполнения своей основной работы, но дополнительно выполняет обязанности отсутствующего. Работодатель должен соблюдать определенный порядок для привлечения работника к дополнительной работе. Прежде, чем заполнить приказ о возложении дополнительных обязанностей на работника и требовать выполнения дополнительного объема работы, необходимо направить работнику письменное предложение об исполнении дополнительных обязанностей в свободной форме.

    Объем дополнительной работы, сроки ее выполнения должны быть согласованы с работником. Если работник согласен, то необходимо заключить с ним дополнительное соглашение к трудовому договору.

    Соглашение заполняется в двух экземплярах: один экземпляр остается у работодателя, а второй отдается на руки работнику. К контенту Приказы Содержание: Приказ о возложении дополнительных обязанностей на работника Образец Приказа о Возложении Обязанностей на Себя Образец приказа о возложении обязанности отдела кадров Приказ о возложении дополнительных обязанностей образец Как правильно составить приказ о возложении обязанностей Приказ о возложении обязанностей: тонкости вопроса Можно ли возложить на работника дополнительные обязанности и как это сделать?

    Приказ ростехнадзора рф 37 от Приказ о том что директор является бухгалтером.

    Как работнику вменить дополнительные обязанности

    Образцы приказов Возложение обязанностей: образец приказа На период временного отсутствия одного из сотрудников его должностные функции могут вменяться другому работнику. Для этого оформляется приказ о возложении обязанностей. В нем указывается полная информация о производимой замене. Как оформить приказ?

    Возложить на работника дополнительные обязанности, не предусмотренные его трудовым договором, безусловно, можно. Например, во время отсутствия специалиста отдела кадровой службы, приемом на работу новых сотрудников может заняться секретарь или бухгалтер, работающий в одной организации с временно отсутствующим сотрудником. Однако увеличить объем работы, возложив на работника дополнительные обязанности, в одностороннем порядке работодатель не вправе.

    Сотрудник любого предприятия или учреждения может отсутствовать на рабочем месте по многим причинам, которые относятся к разным категориям: уважительные, санкционированные, или неуважительные, без разрешения руководства. Отсутствие работника по уважительной или санкционированной работодателем причине гарантирует сохранение за ним рабочего места и необходимо составить приказ о возложении обязанностей на другого сотрудника. Во всех вышеперечисленных случаях сотрудник отсутствует на рабочем месте по уважительной причине, с ведома администрации и руководства. Временной период отсутствия должен быть определен нормами трудового законодательства, либо указанием работодателя, что существенно влияет на способ замены сотрудника.

    Дополнительные обязанности работника: как оформить

    Приказ о возложении дополнительных обязанностей образец. Как работаем в январе официальные выходные. Запись в трудовой при сокращении работника. Повышение квалификации работника. Обязанности работодателя при несчастном случае. Трудовая функция работника должность, профессия, специальность, конкретный вид работы обязательно оговаривается в его трудовом договоре ст. Если возникает необходимость поручить сотруднику исполнение дополнительных обязанностей, это нужно оформить в соответствии с требованиями трудового законодательства.

    Приказ о возложении дополнительных обязанностей на работника за ведение сайта

    Содержание страницы Для чего вменять обязанности сотруднику? Документы, регламентирующие обязанности Дополнительные обязанности в рамках одной должности Два способа возложения обязанностей дополнительных должностей Пошаговый план для вменения дополнительных обязанностей Если сотрудник против. Работодатели хотят, чтобы работники качественно выполняли свои обязанности. Но потребности предприятия меняются, и приходится корректировать функционал сотрудников. Дорогие читатели!

    Очень часто в небольших компаниях генеральный директор совмещает должность главного бухгалтера. Что лучше: совмещение должностей главного бухгалтера и генерального директора или возложение обязанности главного бухгалтера на генерального директора?

    При этом следует отличать увеличение объема работ от временного исполнения обязанностей по иной должности профессии, специальности , когда у сотрудника частично или полностью изменится трудовая функция. Признавать такие работы увеличением объема работ нельзя. При временном увеличении объема работ сотрудник за счет интенсивности труда увеличивает объем выпускаемой продукции оказываемых услуг, выполняемых работ и т.

    Приказ о возложении обязанностей: тонкости вопроса

    В процессе производственных отношений часто возникают нестандартные ситуации, требующие выполнения работ без соблюдения параметров условий труда и его оплаты, утверждённых внутренней трудовой документацией субъекта хозяйствования. Возложение дополнительных обязанностей на работника, возможно только после получения согласия сотрудника и оформления соответствующей документации. При этом не учитывается, имеет ли дополнительная работа квалификацию основной работы или нет.

    .

    Образец Приказа о Возложении Обязанностей на Себя

    .

    Пошаговый план возложения дополнительных обязанностей. Войти на сайт по предварительному согласию работника за 2 месяца до планируемых перемен в ответ или приказ о возложении дополнительных обязанностей. обязанности · Штраф за неоформленного сотрудника; Ведение бизнеса.

    .

    .

    .

    .

    .

    .

    Приказ о вменении дополнительных обязанностей образец

    Использование предлагаемого образца приказа о совмещении должностей в отсутствие унифицированной формы позволит работодателям уменьшить риск нарушений. Пункт редакции введенной дополнительных действие января 2005 года федеральным законом. Вменили дополнительные должностные обязанности приказом легковой директор приказом закрепил. Как оплачивать работнику выполнение приказ о возложении дополнительных обязанностей образец обязанностей? Уведомление о начале процедуры реорганизации. Книги по кадровому делопроизводству. Приказ о вменении обязанностей образец. Приказ о вменении новых обязанностей. Приказ о вменении дополнительных обязанностей без оплаты образец.В связи со снижением объемов производства, одному из сотрудников. Москва 05 июля 2011 г. Согласие сторон на совмещение оформите в виде дополнительного соглашения к трудовому договору. Приказ о вменении дополнительных обязанностей. Образец приказа о возложении обязанностей временно отсутствующего работника. О ВМЕНЕНИИ РАБОТНИКУ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ОБЯЗАННОСТЕЙ. Образец приказа о назначении главного. Данный приказ о возложении обязанностей главного бухгалтера на генерального директора называют Приказ 2, он. Общество с ограниченной ответственностью АБС ПРИКАЗ 3 о возложении обязанностей главного бухгалтера г. Образец приказ о вменении обязанностей Это. Образец приказ о вменении обязанностей это интересно. Образец приказ о вменении обязанностей. Скачать образец приказа о временном исполнении дополнительных обязанностей в формате MS. Порядок назначения временно замещающего сотрудника и оплаты дополнительного объема работы регламентируется ст. Вменили дополнительные должностные обязанности приказом. Образец оформления документов при возложении дополнительных обязанностей отсутствующего работника на другого работника с. Основная функция приказа это фиксация изменения в трудовом статусе работника. Приказ руководителя предприятия о возложении дополнительных функций по выполнению обязанностей. Законодательно возложение дополнительных обязанностей рассматривается в статье 60. Журналы учета и регистрации. С приказом ознакомлен. Образец приказа о возложении обязанностей на время отпуска. Вместе с тем нужно понимать, что существует несколько способов возложения дополнительных обязанностей на. Бланк приказа о возложении обязанностей образец. Осуществляя выбор, он ориентируется на возможность выделения дополнительного времени сотруднику для выполнения. Расширение зон обслуживания, увеличение объема работы. Давайте рассмотрим, как производится возложение обязанностей временно отсутствующего работника, на чем следует. Приказ о временном исполнении дополнительных обязанностей. инспекцию, приложив копию приказа о новой работе, обратиться в. Вменение дополнительных обязанностей. Готовый образец приказа о возложении дополнительных обязанностей на работника поможет работодателю. Также имейте в виду, что работодателю потребуется издать приказ о переводе работника. Мой руководитель, без издания приказа, составил график уборки в котором вменил мне в обязанность уборку территории. Ниже расположен типовой бланк и образец приказа о возложении обязанностей, вариант которого можно скачать бесплатно. Вы можете самостоятельно образец приказ о вменении дополнительных обязанностей образец с помощью системного администратора вашей организации скачать. Образец приказа о возложении выполнения обязанностей. Подскажите пожалуйста процедуру вменения обязанностей. Образец приказа о замещении временно.


    6 различных способов компенсации отсутствующих значений в наборе данных (вменение данных с примерами) | by Will Badr

    Photo by Vilmos Heim on Unsplash

    Популярные стратегии статистического заполнения пропущенных значений в наборе данных.

    Многие наборы реальных данных могут содержать пропущенные значения по разным причинам. Они часто кодируются как NaN, пробелы или любые другие заполнители. Обучение модели набором данных с большим количеством пропущенных значений может существенно повлиять на качество модели машинного обучения.Некоторые алгоритмы, такие как оценщики scikit-learn , предполагают, что все значения являются числовыми и имеют значимое значение.

    Один из способов решения этой проблемы — избавиться от наблюдений, в которых отсутствуют данные. Однако вы рискуете потерять точки данных с ценной информацией. Лучшей стратегией было бы вменение пропущенных значений. Другими словами, нам нужно вывести эти недостающие значения из существующей части данных. Существует три основных типа отсутствующих данных:

    • Отсутствующие полностью случайно (MCAR)
    • Отсутствующие случайно (MAR)
    • Неотсутствующие случайно (NMAR)

    Однако в этой статье я сосредоточусь на 6 популярные способы вменения данных для наборов данных поперечного сечения (набор данных временных рядов — это отдельная история).

    Это просто. Вы просто позволяете алгоритму обрабатывать недостающие данные. Некоторые алгоритмы могут учитывать пропущенные значения и изучать наилучшие значения вменения для пропущенных данных на основе снижения потерь при обучении (например, XGBoost). У некоторых других есть возможность просто игнорировать их (например, LightGBM — use_missing=false ). Однако другие алгоритмы будут паниковать и выдавать ошибку, жалуясь на отсутствующие значения (например, обучение Scikit — LinearRegression). В этом случае вам нужно будет обработать недостающие данные и очистить их, прежде чем передавать их алгоритму.

    Давайте рассмотрим другие способы вменения пропущенных значений перед обучением:

    Примечание. Во всех приведенных ниже примерах используется набор данных California Housing Dataset от Scikit-learn.

    Это работает путем вычисления среднего/медианы непропущенных значений в столбце и последующей замены пропущенных значений в каждом столбце отдельно и независимо от других. Его можно использовать только с числовыми данными.

    Вменение среднего значения

    Плюсы:

    • Просто и быстро.
    • Хорошо работает с небольшими числовыми наборами данных.

    Cons :

    • Не учитывает корреляции между признаками. Он работает только на уровне столбца.
    • Дает плохие результаты для закодированных категориальных признаков (НЕ используйте его для категориальных признаков).
    • Не очень точно.
    • Не учитывает неопределенность вменения.
    Вменение среднего/медианы

    Самый частый — это еще одна статистическая стратегия для вменения пропущенных значений и ДА!! Он работает с категориальными признаками (строками или числовыми представлениями), заменяя отсутствующие данные наиболее часто встречающимися значениями в каждом столбце.

    Плюсы:

    • Хорошо работает с категориальными функциями.

    Минусы:

    • Он также не учитывает корреляции между функциями.
    • Это может привести к смещению данных.
    Самая частая импутация

    Нулевая или константная импутация — как следует из названия — она заменяет отсутствующие значения либо нулем, либо любым постоянным значением, которое вы укажете

    k ближайших соседей — это алгоритм, который используется для простой классификации.Алгоритм использует «сходство признаков » для прогнозирования значений любых новых точек данных. Это означает, что новой точке присваивается значение в зависимости от того, насколько она похожа на точки в обучающем наборе. Это может быть очень полезно при прогнозировании отсутствующих значений путем нахождения k ближайших соседей к наблюдению с отсутствующими данными, а затем их условного исчисления на основе неотсутствующих значений в окрестности. Давайте посмотрим на пример кода, использующего библиотеку Impyute , которая обеспечивает простой и легкий способ использования KNN для импутации:

    KNN Imputation for California Housing Dataset

    Как это работает?

    Он создает базовое среднее значение, а затем использует полученный полный список для построения KDTree.Затем он использует полученное KDTree для вычисления ближайших соседей (NN). После того, как он находит k-NN, он берет их средневзвешенное значение.

    Плюсы:

    • Может быть гораздо более точным, чем методы среднего, медианного или наиболее частого вменения (это зависит от набора данных).

    Минусы:

    • Вычислительно дорого. KNN работает, сохраняя весь набор обучающих данных в памяти.
    • K-NN довольно чувствителен к выбросам в данных ( в отличие от SVM )
    Основные шаги, используемые при множественном вменении [1]

    Этот тип вменения работает путем многократного заполнения отсутствующих данных.Множественные импутации (МИ) намного лучше, чем одиночное импутирование, поскольку они лучше измеряют неопределенность пропущенных значений. Подход, основанный на цепных уравнениях, также является очень гибким и может обрабатывать различные переменные различных типов данных (т. е. непрерывные или двоичные), а также сложности, такие как границы или шаблоны пропусков опроса. Для получения дополнительной информации о механике алгоритма вы можете обратиться к исследовательской статье

    . Импутация MICE с использованием impyute

    . Этот метод очень хорошо работает с категориальными и нечисловыми признаками. Это библиотека, которая изучает модели машинного обучения с использованием глубоких нейронных сетей для заполнения отсутствующих значений в фрейме данных. Он также поддерживает как CPU, так и GPU для обучения.

    Импутация с использованием Datawig

    Pros :

    • Достаточно точный по сравнению с другими методами.
    • Он имеет некоторые функции, которые могут обрабатывать категориальные данные (Feature Encoder).
    • Поддерживает процессоры и графические процессоры.

    Минусы:

    • Импутация в одном столбце.
    • Может работать довольно медленно с большими наборами данных.
    • Необходимо указать столбцы, содержащие информацию о целевом столбце, который будет импутирован.

    Импутация стохастической регрессии:

    Это очень похоже на импутацию регрессии, которая пытается предсказать пропущенные значения путем регрессии от других связанных переменных в том же наборе данных плюс некоторое случайное остаточное значение.

    Экстраполяция и интерполяция:

    Пытается оценить значения из других наблюдений в диапазоне дискретного набора известных точек данных.

    Импутация Hot-Deck:

    Работает путем случайного выбора отсутствующего значения из набора связанных и похожих переменных.

    В заключение отметим, что не существует идеального способа компенсировать отсутствующие значения в наборе данных. Каждая стратегия может работать лучше для определенных наборов данных и отсутствующих типов данных, но может работать намного хуже для других типов наборов данных. Есть несколько установленных правил, позволяющих решить, какую стратегию использовать для конкретных типов пропущенных значений, но помимо этого вам следует поэкспериментировать и проверить, какая модель лучше всего подходит для вашего набора данных.

    Ссылки:

    Итеративное вменение пропущенных значений в машинном обучении

    Последнее обновление: 18 августа 2020 г.

    В наборах данных могут отсутствовать значения, что может вызвать проблемы для многих алгоритмов машинного обучения.

    Таким образом, перед моделированием задачи прогнозирования рекомендуется определить и заменить отсутствующие значения для каждого столбца входных данных. Это называется вменением отсутствующих данных или, для краткости, вменением.

    Сложный подход включает в себя определение модели для прогнозирования каждой отсутствующей функции как функции всех других функций и многократное повторение этого процесса оценки значений функций.Повторение позволяет использовать уточненные оценочные значения для других признаков в качестве входных данных в последующих итерациях прогнозирования отсутствующих значений. Обычно это называется итеративным вменением.

    В этом руководстве вы узнаете, как использовать стратегии итеративного вменения для отсутствующих данных в машинном обучении.

    После прохождения этого урока вы будете знать:

    • Отсутствующие значения должны быть отмечены значениями NaN и могут быть заменены значениями, рассчитанными итеративно.
    • Как загрузить значение CSV с отсутствующими значениями и пометить отсутствующие значения значениями NaN и сообщить количество и процент отсутствующих значений для каждого столбца.
    • Как вменять пропущенные значения с помощью итеративных моделей в качестве метода подготовки данных при оценке моделей и при подгонке окончательной модели для прогнозирования новых данных.

    Начните свой проект с моей новой книги «Подготовка данных для машинного обучения», включающей пошаговых руководств и файлов исходного кода Python для всех примеров.

    Начнем.

    • Обновлено в июне 2020 г. : изменен столбец, используемый для прогнозирования в примерах.

    Итеративное вменение пропущенных значений в машинном обучении
    Фото Gergely Csatari, некоторые права защищены.

    Обзор учебника

    Это руководство разделено на три части; они:

    1. Итеративное вменение
    2. Набор данных о коликах у лошадей
    3. Итеративное вменение с помощью IterativeImputer
      1. Преобразование данных IterativeImputer
      2. IterativeImputer и оценка модели
      3. IterativeImputer и другой порядок вменения
      4. IterativeImputer и разное количество итераций
      5. Преобразование IterativeImputer при создании прогноза

    Итеративное вменение

    В наборе данных могут отсутствовать значения.

    Это строки данных, в которых отсутствуют одно или несколько значений или столбцов в этой строке. Значения могут полностью отсутствовать или быть отмечены специальным символом или значением, например вопросительным знаком «?».

    Значения могут отсутствовать по многим причинам, часто специфичным для предметной области, и могут включать такие причины, как искаженные измерения или недоступность.

    Для большинства алгоритмов машинного обучения требуются числовые входные значения и значение, которое должно присутствовать для каждой строки и столбца в наборе данных.Таким образом, пропущенные значения могут вызвать проблемы для алгоритмов машинного обучения.

    Таким образом, обычно выявляют отсутствующие значения в наборе данных и заменяют их числовым значением. Это называется вменением данных или вменением отсутствующих данных.

    Один из подходов к вменению пропущенных значений заключается в использовании итеративной модели вменения .

    Итеративное вменение относится к процессу, в котором каждый признак моделируется как функция других признаков, т.е. проблема регрессии, в которой прогнозируются отсутствующие значения.Каждый признак вменяется последовательно, один за другим, что позволяет использовать предыдущие вмененные значения как часть модели при прогнозировании последующих признаков.

    Он является итеративным, поскольку этот процесс повторяется несколько раз, что позволяет вычислять все более совершенные оценки отсутствующих значений по мере оценки отсутствующих значений для всех объектов.

    Этот подход обычно называют полностью условной спецификацией (FCS) или многомерным вменением с помощью цепных уравнений (MICE).

    Эта методология привлекательна, если многомерное распределение является разумным описанием данных. FCS определяет модель многомерного вменения для каждой переменной с помощью набора условных плотностей, по одной для каждой неполной переменной. Начиная с начального вменения, FCS рисует вменения, перебирая условные плотности. Зачастую бывает достаточно небольшого количества итераций (скажем, 10–20).

    — мыши: многомерное вменение с помощью цепных уравнений в R, 2009 г.

    Для оценки недостающих значений для каждого признака можно использовать различные алгоритмы регрессии, хотя для простоты часто используются линейные методы. Количество итераций процедуры часто остается небольшим, например, 10. Наконец, можно рассмотреть порядок последовательной обработки признаков, например, от признака с наименьшими отсутствующими значениями к признаку с наибольшим отсутствующим значением.

    Теперь, когда мы знакомы с итеративными методами вменения отсутствующих значений, давайте взглянем на набор данных с отсутствующими значениями.

    Хотите начать подготовку данных?

    Пройдите мой бесплатный 7-дневный экспресс-курс по электронной почте прямо сейчас (с образцом кода).

    Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получить бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

    Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

    Набор данных о коликах у лошадей

    Набор данных о коликах у лошадей описывает медицинские характеристики лошадей с коликами и информацию о том, выжили они или умерли.

    Имеется 300 строк и 26 входных переменных с одной выходной переменной.Это задача прогнозирования бинарной классификации, которая включает в себя прогнозирование 1, если лошадь выжила, и 2, если лошадь умерла.

    В этом наборе данных можно выбрать множество полей для прогнозирования. В этом случае мы предскажем, была ли проблема хирургической или нет (индекс столбца 23), что делает ее проблемой бинарной классификации.

    В наборе данных есть много отсутствующих значений для многих столбцов, где каждое отсутствующее значение помечено знаком вопроса («?»).

    Ниже приведен пример строк из набора данных с помеченными отсутствующими значениями.

    2,1,530101,38.50,66,28,3,3,?,2,5,4,4,?,?,?,3,5,45.00,8.40,?,?,2,2,11300, 00000,00000,2 1,1,534817,39. 2,88,20,?,?,4,1,3,4,2,?,?,?,4,2,50,85,2,2,3,2,02208, 00000,00000,2 2,1,530334,38.30,40,24,1,1,3,1,3,3,1,?,?,?,1,1,33.00,6.70,?,?,1,2,00000, 00000,00000,1 1,9,52

    ,39,10,164,84,4,1,6,2,2,4,4,1,2,5,00,3,?,48,00,7,20,3,5,30,2,1,02208, 00000,00000,1 …

    2,1,530101,38.50,66,28,3,3,?,2,5,4,4,?,?,?,3,5,45.00,8.40,?,?,2,2,11300,00000,00000,2

    1,1,534817,39.2,88,20,?,?,4,1,3,4,2,?,? ,?,4,2,50,85,2,2,3,2,02208,00000,00000,2

    2,1,530334,38.30,40,24,1,1,3,1,3, 3,1,?,?,?,1,1,33.00,6.70,?,?,1,2,00000,00000,00000,1

    1,9,52

    ,39.10,164,84,4,1 ,6,2,2,4,4,1,2,5.00,3,?,48.00,7.20,3,5.30,2,1,02208,00000,00000,1

    Вы можете узнать больше о наборе данных здесь:

    Нет необходимости загружать набор данных, так как мы загрузим его автоматически в рабочих примерах.

    Рекомендуется помечать отсутствующие значения значением NaN (не числом) в загруженном наборе данных с помощью Python.

    Мы можем загрузить набор данных с помощью функции read_csv() Pandas и указать «na_values» для загрузки значений «?» как отсутствующих, помеченных значением NaN.

    … # загрузить набор данных url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’ кадр данных = read_csv (url, заголовок = нет, na_values ​​= ‘?’)

    # загрузить набор данных

    url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’

    dataframe = read_csv(url, header=None, na_values=’? ‘)

    После загрузки мы можем просмотреть загруженные данные, чтобы убедиться, что «?» значения отмечены как NaN.

    … # суммируем первые несколько строк печать (dataframe.head())

    # суммировать первые несколько строк

    print(dataframe.head())

    Затем мы можем перечислить каждый столбец и указать количество строк с отсутствующими значениями для столбца.

    … # суммируем количество строк с пропущенными значениями для каждого столбца для i в диапазоне (dataframe.shape[1]): # подсчитать количество строк с пропущенными значениями n_miss = кадр данных[[i]].isnull().sum() perc = n_miss / кадр данных.форма[0] * 100 print(‘> %d, отсутствует: %d (%.1f%%)’ % (i, n_miss, perc))

    # суммируем количество строк с пропущенными значениями для каждого столбца

    for i in range(dataframe.shape[1]):

    # подсчитываем количество строк с пропущенными значениями

    n_miss = dataframe[ [i]].isnull().sum()

    perc = n_miss / dataframe.shape[0] * 100

    print(‘> %d, отсутствует: %d (%.1f%%)’ % (i , n_miss, проц))

    Связывая это вместе, полный пример загрузки и суммирования набора данных приведен ниже.

    # обобщить набор данных о коликах у лошадей из pandas импортировать read_csv # загрузить набор данных url = ‘https://raw. githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’ кадр данных = read_csv (url, заголовок = нет, na_values ​​= ‘?’) # суммируем первые несколько строк печать (dataframe.head()) # суммируем количество строк с пропущенными значениями для каждого столбца для i в диапазоне (dataframe.shape[1]): # подсчитать количество строк с пропущенными значениями n_miss = кадр данных[[i]].isnull().сумма() perc = n_miss / dataframe.shape[0] * 100 print(‘> %d, отсутствует: %d (%.1f%%)’ % (i, n_miss, perc))

    # обобщить набор данных о коликах лошадей

    из pandas import read_csv

    # загрузить набор данных

    url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’

    dataframe = read_csv(url, header=None, na_values=’?’)

    # суммировать первые несколько строк

    print(dataframe.head())

    # суммируем количество строк с пропущенными значениями для каждого столбца

    for i in range(dataframe. shape[1]):

    # подсчитываем количество строк с пропущенными значениями

    n_miss = dataframe[[ i]].isnull().sum()

    perc = n_miss / dataframe.shape[0] * 100

    print(‘> %d, отсутствует: %d (%.1f%%)’ % (i, n_miss, проц))

    При запуске примера сначала загружается набор данных и суммируются первые пять строк.

    Мы видим, что пропущенные значения, отмеченные знаком «?» заменены значениями NaN.

    0 1 2 3 4 5 6 … 21 22 23 24 25 26 27 0 2,0 1 530101 38,5 66,0 28,0 3,0 … NaN 2,0 2 11300 0 0 2 1 1,0 1 534817 39,2 88,0 20,0 NaN … 2,0 3,0 2 2208 0 0 2 2 2,0 1 530334 38,3 40,0 24,0 1,0 … NaN 1,0 2 0 0 0 1 3 1,0 9 52

    39,1 164,0 84,0 4,0 … 5,3 2,0 1 2208 0 0 1 4 2,0 ​​1 530255 37,3 104,0 35.0 NaN … NaN 2,0 2 4300 0 0 2 [5 строк x 28 столбцов]

    0 1 2 3 4 5 6 … 21 22 23 24 25 26 27

    0 2.0 1 530101 38.5 66.0 28.0 3.0 … Nan 2.0 2 11300 0 0 2

    1 1. 0 1 534817 39.2 88.0 20.0 Nan. ..  2.0  3.0   2   2208   0   0   2

    2  2.0   1   530334  38.3   40.0  24.0  1.0  …  NaN 1.0  2 2 5 3 9 0 0 0 1   90 0 00 9 52

    39.1 164.0 84,0 4,0 … 5.3 2.0 1 2208 0 0 1

    4 2.0 1 530255 37.3 104.0 35.0 Nan … Nan 2.0 2 4300 0 0 2

    [5 рядов х 28 колонн]

    Далее мы можем увидеть список всех столбцов в наборе данных, а также количество и процент отсутствующих значений.

    Мы видим, что некоторые столбцы (например, индексы столбцов 1 и 2) не содержат пропущенных значений, а другие столбцы (например, индексы столбцов 15 и 21) имеют много или даже большинство пропущенных значений.

    > 0, Отсутствует: 1 (0,3%) > 1, Отсутствует: 0 (0,0%) > 2, Отсутствует: 0 (0,0%) > 3, Отсутствует: 60 (20,0%) > 4, пропавших без вести: 24 (8,0%) > 5, пропал без вести: 58 ​​(19,3%) > 6, пропал без вести: 56 (18,7%) > 7, пропал без вести: 69 (23,0%) > 8, пропал без вести: 47 (15,7%) > 9, пропал без вести: 32 (10,7%) > 10, пропал без вести: 55 (18,3%) > 11, пропал без вести: 44 (14,7%) > 12, пропал без вести: 56 (18,7%) > 13, пропал без вести: 104 (34,7%) > 14, пропал без вести: 106 (35. 3%) > 15, пропавших без вести: 247 (82,3%) > 16, пропал без вести: 102 (34,0%) > 17, пропал без вести: 118 (39,3%) > 18, пропал без вести: 29 (9,7%) > 19, пропал без вести: 33 (11,0%) > 20, пропавших без вести: 165 (55,0%) > 21, пропал без вести: 198 (66,0%) > 22, пропал без вести: 1 (0,3%) > 23, Отсутствует: 0 (0,0%) > 24, Отсутствует: 0 (0,0%) > 25, Отсутствует: 0 (0,0%) > 26, Отсутствует: 0 (0,0%) > 27, Отсутствует: 0 (0,0%)

    1

    2

    2

    3

    4

    4

    5

    6

    70002

    8

    10

    11

    12

    13

    12

    14

    15

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    20

    21

    22

    23

    240002 23

    24

    25

    26

    27

    28

    > 0, Отсутствует: 1 (0.3%)

    > 1, Отсутствует: 0 (0,0%)

    > 2, Отсутствует: 0 (0,0%)

    > 3, Отсутствует: 60 (20,0%)

    > 4, Отсутствует: 24 (8,0% )

    > 5, Отсутствует: 58 (19,3%)

    > 6, Отсутствует: 56 (18,7%)

    > 7, Отсутствует: 69 (23,0%)

    > 8, Отсутствует: 47 (15,7%)

    > 9, пропало: 32 (10,7%)

    > 10, пропало: 55 (18,3%)

    > 11, пропало: 44 (14,7%)

    > 12, пропало: 56 (18,7%)

    > 13, пропал без вести: 104 (34. 7%)

    > 14, Отсутствует: 106 (35,3%)

    > 15, Отсутствует: 247 (82,3%)

    > 16, Отсутствует: 102 (34,0%)

    > 17, Отсутствует: 118 (39,3% )

    > 18, Отсутствует: 29 (9,7%)

    > 19, Отсутствует: 33 (11,0%)

    > 20, Отсутствует: 165 (55,0%)

    > 21, Отсутствует: 198 (66,0%)

    > 22, Отсутствует: 1 (0,3%)

    > 23, Отсутствует: 0 (0,0%)

    > 24, Отсутствует: 0 (0,0%)

    > 25, Отсутствует: 0 (0.0.0%)

    > 26, Отсутствует: 0 (0,0%)

    > 27, Отсутствует: 0 (0,0%)

    Теперь, когда мы знакомы с набором данных о лошадиных коликах, в котором есть пропущенные значения, давайте посмотрим, как мы можем использовать итеративное вменение.

    Итеративное вменение с помощью IterativeImputer

    Библиотека машинного обучения scikit-learn предоставляет класс IterativeImputer, поддерживающий итеративное вменение.

    В этом разделе мы рассмотрим, как эффективно использовать класс IterativeImputer .

    Преобразование данных IterativeImputer

    Это преобразование данных, которое сначала настраивается на основе метода, используемого для оценки пропущенных значений. По умолчанию используется модель BayesianRidge, которая использует функцию всех других входных функций. Функции заполняются в порядке возрастания, от тех, у которых наименьшее количество пропущенных значений, до тех, у которых их больше всего.

    … # определить импутер imputer = IterativeImputer (оценщик = BayesianRidge(), n_nearest_features = None, imputation_order = ‘по возрастанию’)

    # определить импутер

    импутер = IterativeImputer(estimator=BayesianRidge(), n_nearest_features=None, imputation_order=’ascending’)

    Затем импутер соответствует набору данных.

    … # подходит для набора данных imputer.fit(X)

    # подходит для набора данных

    imputer. fit(X)

    Затем к набору данных применяется подгонщик, чтобы создать копию набора данных, в которой все отсутствующие значения для каждого столбца заменены оценочным значением.

    … # преобразовать набор данных Xtrans = imputer.transform(X)

    # преобразование набора данных

    Xtrans = imputer.transform(X)

    Класс IterativeImputer нельзя использовать напрямую, поскольку он является экспериментальным.

    Если вы попытаетесь использовать его напрямую, вы получите следующее сообщение об ошибке:

    ImportError: невозможно импортировать имя IterativeImputer

    ImportError: невозможно импортировать имя IterativeImputer

    Вместо этого вы должны добавить дополнительный оператор импорта, чтобы добавить поддержку класса IterativeImputer, как показано ниже:

    . .. из sklearn.experimental import enable_iterative_imputer

    из sklearn.experimental import enable_iterative_imputer

    Мы можем продемонстрировать его использование в наборе данных о лошадиных коликах и подтвердить, что он работает, просуммировав общее количество пропущенных значений в наборе данных до и после преобразования.

    Полный пример приведен ниже.

    # итеративное преобразование вменения для набора данных о лошадиных коликах из numpy импорт иснан из pandas импортировать read_csv из склеарна.экспериментальный импорт enable_iterative_imputer из sklearn.impute импортировать IterativeImputer # загрузить набор данных url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’ кадр данных = read_csv (url, заголовок = нет, na_values ​​= ‘?’) # разделить на элементы ввода и вывода данные = кадр данных.значения ix = [i для i в диапазоне (data. shape[1]), если i != 23] X, y = данные [:, ix], данные [:, 23] # печатать общее количество отсутствует print(‘Отсутствует: %d’ % sum(isnan(X).flatten())) # определить импутер вменитель = Итеративимпьютер() # подходит для набора данных вменитель.подходит (Х) # преобразовать набор данных Xtrans = imputer.transform(X) # печатать общее количество отсутствует print(‘Отсутствует: %d’ % sum(isnan(Xtrans).flatten()))

    1

    2

    2

    3

    4

    4

    5

    6

    70002

    8

    10

    11

    12

    13

    12

    14

    15

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    21

    22

    # итеративное преобразование вменения для набора данных о лошадиных коликах

    из numpy import isnan

    из pandas import read_csv

    из sklearn.экспериментальный импорт enable_iterative_imputer

    из sklearn. impute import IterativeImputer

    # загрузка набора данных

    url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’

    dataframe = read_csv (url_csv , header=None, na_values=’?’)

    # разделить на элементы ввода и вывода

    data = dataframe.values ​​

    ix = [i for i in range(data.shape[1]) if i != 23 ]

    X, y = data[:, ix], data[:, 23]

    # вывести итоги пропавших без вести

    print(‘Отсутствует: %d’ % sum(isnan(X).flatten()))

    # определение импутера

    imputer = IterativeImputer()

    # подгонка набора данных

    imputer.fit(X)

    # преобразование набора данных

    Xtrans = imputer.transform(05) 9000 # print totalmissing

    print(‘Missing: %d’ % sum(isnan(Xtrans).flatten()))

    При выполнении примера сначала загружается набор данных, и общее количество отсутствующих значений в наборе данных составляет 1605.

    Преобразование настроено, подогнано и выполнено, и в результирующем новом наборе данных нет пропущенных значений, что подтверждает, что оно было выполнено так, как мы ожидали.

    Каждое отсутствующее значение было заменено значением, оцененным моделью.

    IterativeImputer и оценка модели

    Хорошей практикой является оценка моделей машинного обучения в наборе данных с использованием k-кратной перекрестной проверки.

    Чтобы правильно применить итеративное вменение отсутствующих данных и избежать утечки данных, необходимо, чтобы модели для каждого столбца рассчитывались только на обучающем наборе данных, а затем применялись к обучающим и тестовым наборам для каждой складки в наборе данных.

    Этого можно достичь путем создания конвейера моделирования, в котором первым шагом является итеративное вменение, а вторым шагом является модель. Этого можно добиться с помощью класса Pipeline.

    Например, конвейер ниже использует IterativeImputer со стратегией по умолчанию, за которой следует модель случайного леса.

    … # определить конвейер моделирования модель = RandomForestClassifier() вменитель = Итеративимпьютер() конвейер = конвейер (шаги = [(‘i’, импутер), (‘m’, модель)])

    . ..

    # определить конвейер моделирования

    model = RandomForestClassifier()

    imputer = IterativeImputer()

    pipe = Pipeline(steps=[(‘i’, imputer), (‘m’, model)])

    Мы можем оценить вмененный набор данных и конвейер моделирования случайного леса для набора данных о лошадиных коликах с повторной 10-кратной перекрестной проверкой.

    Полный пример приведен ниже.

    # оценить итеративное вменение и случайный лес для набора данных о лошадиных коликах из numpy означает импорт из стандартного импорта numpy из pandas импортировать read_csv из склеарна.импорт ансамбля RandomForestClassifier из sklearn.experimental import enable_iterative_imputer из sklearn.impute импортировать IterativeImputer из sklearn.model_selection импортировать cross_val_score из sklearn.model_selection импортировать RepeatedStratifiedKFold из sklearn.pipeline импортировать Pipeline # загрузить набор данных url = ‘https://raw.githubusercontent. com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’ кадр данных = read_csv (url, заголовок = нет, na_values ​​= ‘?’) # разделить на элементы ввода и вывода данные = кадр данных.значения ix = [i для i в диапазоне (data.shape[1]), если i != 23] X, y = данные [:, ix], данные [:, 23] # определить конвейер моделирования модель = RandomForestClassifier() вменитель = Итеративимпьютер() конвейер = конвейер (шаги = [(‘i’, импутер), (‘m’, модель)]) # определить оценку модели cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) # оценить модель scores = cross_val_score (конвейер, X, y, скоринг = ‘точность’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘повышение’) print(‘Средняя точность: %.3f (%.3f)’ % (среднее (баллы), станд.(баллы)))

    1

    2

    2

    3

    4

    4

    5

    6

    70002

    8

    10

    11

    12

    13

    12

    14

    15

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    24

    0 25

    05

    # оценить итеративное вменение и случайный лес для набора данных о лошадиных коликахINSERMBLE Import RandomForestClaSsifier

    от Sklearn. experient Import Enable_Itratic_imputer

    от Sklearn. url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’

    dataframe = read_csv(url, header=None, na_values=’?’)

    # разделить на ввод и выходные элементы

    данные = кадр данных.values ​​

    ix = [i for i in range(data.shape[1]) if i != 23]

    X, y = data[:, ix], data[:, 23]

    # определить конвейер моделирования

    model = RandomForestClassifier()

    imputer = IterativeImputer()

    pipe = Pipeline(steps=[(‘i’, imputer), (‘m’, model)])

    # определить оценку модели

    cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)

    # оценка модели

    scores = cross_val_score(pipeline, X, y, scoring=’accuracy’, cv=cv, n_jobs=-1, error_score=’raise ‘)

    print(‘Средняя точность: %.3f (%.3f)’ % (среднее (баллы), станд.(баллы)))

    При выполнении примера корректно применяется вменение данных для каждой складки процедуры перекрестной проверки.

    Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

    Конвейер оценивается с использованием трех повторов 10-кратной перекрестной проверки и сообщает, что средняя точность классификации в наборе данных составляет около 86.3 процента, что является хорошим показателем.

    Средняя точность: 0,863 (0,057)

    Средняя точность: 0,863 (0,057)

    Откуда мы знаем, что использование итерационной стратегии по умолчанию хорошо или лучше всего подходит для этого набора данных?

    Ответ: нет.

    IterativeImputer и другой порядок вменения

    По умолчанию вменение выполняется в порядке возрастания от признака с наименьшим отсутствующим значением к признаку с наибольшим.

    Это имеет смысл, так как мы хотим иметь более полные данные, когда придет время оценивать пропущенные значения для столбцов, в которых отсутствует большинство значений.

    Тем не менее, мы можем экспериментировать с различными стратегиями порядка вменения, такими как нисходящий, справа налево (арабский), слева направо (римский) и случайный.

    В приведенном ниже примере оценивается и сравнивается каждая доступная конфигурация порядка вменения.

    # сравнить итеративные стратегии импутации для набора данных о лошадиных коликах из numpy означает импорт из стандартного импорта numpy из pandas импортировать read_csv из склеарна.импорт ансамбля RandomForestClassifier из sklearn.experimental import enable_iterative_imputer из sklearn.impute импортировать IterativeImputer из sklearn.model_selection импортировать cross_val_score из sklearn.model_selection импортировать RepeatedStratifiedKFold из sklearn.pipeline импортировать Pipeline из matplotlib импортировать pyplot # загрузить набор данных url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’ кадр данных = read_csv (url, заголовок = нет, na_values ​​= ‘?’) # разделить на элементы ввода и вывода данные = кадр данных. значения ix = [i для i в диапазоне (data.shape[1]), если i != 23] X, y = данные [:, ix], данные [:, 23] # оценить каждую стратегию в наборе данных результаты = список() стратегии = [‘по возрастанию’, ‘по убыванию’, ‘римский’, ‘арабский’, ‘случайный’] для s в стратегиях: # создаем пайплайн моделирования конвейер = конвейер (шаги = [(‘i’, IterativeImputer (imputation_order = s)), (‘m’, RandomForestClassifier())]) # оценить модель cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) scores = cross_val_score (конвейер, X, y, скоринг = ‘точность’, cv = cv, n_jobs = -1) # сохранить результаты Результаты.добавить (баллы) print(‘>%s %.3f (%.3f)’ % (s, mean(scores), std(scores))) # график производительности модели для сравнения pyplot.boxplot (результаты, метки = стратегии, showmeans = True) pyplot.xticks (вращение = 45) pyplot.show ()

    1

    2

    2

    3

    4

    4

    5

    6

    70002

    8

    10

    11

    12

    13

    12

    14

    15

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    20

    21

    22

    23

    240002 26

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    31

    30

    31

    32

    33

    34

    # сравните стратегии итеративного вменения для набора данных о лошадиных коликахINSERMBLE Import RandomForestClaSsifier

    из Sklearn. experient Import Enable_Itratic_imputer

    от Sklearn.

    # загрузить набор данных

    url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’

    dataframe = read_csv(url, header=None, na_values=’?’)

    # разделить на элементы ввода и вывода

    data = dataframe.values ​​

    ix = [i for i in range(data.shape [1]) if i != 23]

    X, y = data[:, ix], data[:, 23]

    # оценка каждой стратегии в наборе данных ‘по возрастанию’, ‘по убыванию’, ‘римский’, ‘арабский’, ‘случайный’]

    для s в стратегиях:

    # создать конвейер моделирования

    pipe = Pipeline(steps=[(‘i’, IterativeImputer( imputation_order=s)), (‘m’, RandomForestClassifier())])

    # оценить модель

    cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)

    scores = cross_val_score(pipeline, X , y, scoring=’accuracy’, cv=cv, n_jobs=-1)

    # сохранить результаты

    результатов.append(scores)

    print(‘>%s %. 3f (%.3f)’ % (s, mean(scores), std(scores)))

    # график производительности модели для сравнения

    pyplot.boxplot( результаты, метки = стратегии, showmeans = True)

    pyplot.xticks(rotation=45)

    pyplot.show()

    При выполнении примера каждый порядок вменения в наборе данных о коликах лошади оценивается с использованием повторной перекрестной проверки.

    Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки, а также из-за различий в численной точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

    При этом сообщается средняя точность каждой стратегии. Результаты показывают небольшую разницу между большинством методов, при этом нисходящий (противоположный методу по умолчанию) работает лучше всего. Результаты показывают, что арабский (справа налево) или римский порядок может быть лучше для этого набора данных с точностью около 87,2 процента.

    >по возрастанию 0,867 (0,049) > по убыванию 0.871 (0,052) >римский 0,872 (0,052) > арабский 0,872 (0,052) >случайный 0,870 (0,060)

    > Восходящий 0,867 (0,049)

    > убывание 0,871 (0,052)

    > Роман 0,872 (0,052)

    (0,052)

    > Арабский 0.872 (0,052)

    > Случайное 0,870 (0,060)

    В конце прогона для каждого набора результатов создается диаграмма с прямоугольниками и усами, позволяющая сравнить распределение результатов.

    График «Коробка и ус» стратегий порядка вменения, примененных к набору данных о лошадиных коликах

    IterativeImputer и разное количество итераций

    По умолчанию IterativeImputer повторяет количество итераций 10 раз.

    Возможно, что большое количество итераций может начать смещать или искажать оценку, и что небольшое количество итераций может быть предпочтительным. Количество итераций процедуры можно указать с помощью аргумента « max_iter ».

    Может быть интересно оценить разное количество итераций. В приведенном ниже примере сравниваются различные значения « max_iter » от 1 до 20.

    # сравнить итеративное вменение количества итераций для набора данных о лошадиных коликах из numpy означает импорт из стандартного импорта numpy из pandas импортировать read_csv из sklearn.ensemble импортировать RandomForestClassifier из sklearn.experimental import enable_iterative_imputer из склеарна.импорт импорта IterativeImputer из sklearn.model_selection импортировать cross_val_score из sklearn.model_selection импортировать RepeatedStratifiedKFold из sklearn.pipeline импортировать Pipeline из matplotlib импортировать pyplot # загрузить набор данных url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’ кадр данных = read_csv (url, заголовок = нет, na_values ​​= ‘?’) # разделить на элементы ввода и вывода данные = кадр данных.значения ix = [i для i в диапазоне (data.shape[1]), если я != 23] X, y = данные [:, ix], данные [:, 23] # оценить каждую стратегию в наборе данных результаты = список() стратегии = [str(i) для i в диапазоне (1, 21)] для s в стратегиях: # создаем пайплайн моделирования конвейер = конвейер (шаги = [(‘i’, IterativeImputer (max_iter = int (s))), (‘m’, RandomForestClassifier())]) # оценить модель cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) scores = cross_val_score (конвейер, X, y, скоринг = ‘точность’, cv = cv, n_jobs = -1) # сохранить результаты Результаты. добавить (баллы) print(‘>%s %.3f (%.3f)’ % (s, mean(scores), std(scores))) # график производительности модели для сравнения pyplot.boxplot (результаты, метки = стратегии, showmeans = True) pyplot.xticks (вращение = 45) pyplot.show ()

    1

    2

    2

    3

    4

    4

    5

    6

    70002

    8

    10

    11

    12

    13

    12

    14

    15

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    20

    21

    22

    23

    240002 26

    25

    26

    27

    28

    29

    30

    31

    30

    31

    32

    33

    34

    # сравнить число итераций вменения для набора данных о лошадиных коликахINSERMBLE Import RandomForestClaSsifier

    из Sklearn.experient Import Enable_Itratic_imputer

    от Sklearn.

    # загрузить набор данных

    url = ‘https://raw. githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’

    dataframe = read_csv(url, header=None, na_values=’?’)

    # разделить на элементы ввода и вывода

    data = dataframe.values ​​

    ix = [i for i in range(data.shape [1]) if i != 23]

    X, y = data[:, ix], data[:, 23]

    # оценка каждой стратегии в наборе данных str(i) для i в диапазоне (1, 21)]

    для s в стратегиях:

    # создать конвейер моделирования

    pipe = Pipeline(steps=[(‘i’, IterativeImputer(max_iter=int(s) )), (‘m’, RandomForestClassifier())])

    # оценить модель

    cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1)

    scores = cross_val_score(pipeline, X, y, scoring=’accuracy’, cv=cv, n_jobs=-1)

    # сохранить результаты

    результатов.append(scores)

    print(‘>%s %.3f (%.3f)’ % (s, mean(scores), std(scores)))

    # график производительности модели для сравнения

    pyplot.boxplot( результаты, метки = стратегии, showmeans = True)

    pyplot. xticks(rotation=45)

    pyplot.show()

    При выполнении примера оценивается каждое количество итераций в наборе данных о коликах лошадей с использованием повторной перекрестной проверки.

    Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастического характера алгоритма или процедуры оценки или различий в численной точности.Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

    Результаты показывают, что очень немногие итерации, например 3, могут быть такими же или более эффективными, чем 9-12 итераций в этом наборе данных.

    >1 0,872 (0,053) >2 0,872 (0,052) >3 0,874 (0,051) >4 0,868 (0,050) >5 0,870 (0,050) >6 0,871 (0,051) >7 0,867 (0,055) >8 0,869 (0,054) >9 0,867 (0,054) >10 0,871 (0,051) >11 0.876 (0,047) >12 0,870 (0,053) >13 0,870 (0,056) >14 0,871 (0,053) >15 0,868 (0,057) >16 0,870 (0,053) >17 0,874 (0,051) >18 0,873 (0,054) >19 0,866 (0,054) >20 0,866 (0,051)

    1

    2

    2

    3

    4

    4

    5

    6

    70002

    8

    10

    11

    12

    13

    12

    14

    15

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    >1 0. 872 (0,053)

    > 2 0,872 (0,052)

    > 3 0,874 (0,051)

    > 4 0,868 (0,050)

    > 5 0,870 (0,050)

    > 6 0,871 (0,051)

    > 7 0,867 ( 0,055)

    > 8 0,869 (0,054)

    > 9 0,867 (0,054)

    > 10 0,871 (0,051)

    > 11 0,876 (0,047)

    > 12 0,870 (0,053)

    > 13 0,870 (0,056)

    >14 0,871 (0,053)

    >15 0,868 (0,057)

    >16 0.870 (0,053)

    >17 0,874 (0,051)

    >18 0,873 (0,054)

    >19 0,866 (0,054)

    >20 0,866 (0,0901) 02

    В конце прогона для каждого набора результатов создается диаграмма с прямоугольниками и усами, позволяющая сравнить распределение результатов.

    Диаграмма Box and Whisker количества итераций импутации в наборе данных о лошадиных коликах

    Преобразование IterativeImputer при создании прогноза

    Мы можем захотеть создать окончательный конвейер моделирования с итеративным вменением и алгоритмом случайного леса, а затем сделать прогноз для новых данных.

    Этого можно добиться, определив конвейер и подогнав его под все доступные данные, а затем вызвав функцию предсказания() , передав новые данные в качестве аргумента.

    Важно отметить, что в строке новых данных все отсутствующие значения должны быть отмечены значением NaN.

    … # определяем новые данные ряд = [2, 1, 530101, 38,50, 66, 28, 3, 3, нан, 2, 5, 4, 4, нан, нан, нан, 3, 5, 45,00, 8,40, нан, нан, 2, 11300 , 00000, 00000, 2]

    # определение новых данных

    row = [2, 1, 530101, 38.50, 66, 28, 3, 3, нан, 2, 5, 4, 4, нан, нан, нан, 3, 5, 45.00 , 8.40, нан, нан, 2, 11300, 00000, 00000, 2]

    Полный пример приведен ниже.

    # итеративная стратегия импутации и прогноз для набора данных о коликах из шланга из numpy импортировать нан из pandas импортировать read_csv из sklearn.ensemble импортировать RandomForestClassifier из sklearn. experimental import enable_iterative_imputer из склеарна.импорт импорта IterativeImputer из sklearn.pipeline импортировать Pipeline # загрузить набор данных url = ‘https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/horse-colic.csv’ кадр данных = read_csv (url, заголовок = нет, na_values ​​= ‘?’) # разделить на элементы ввода и вывода данные = кадр данных.значения X, y = данные [:, :-1], данные [:, -1] # создаем пайплайн моделирования конвейер = конвейер (шаги = [(‘i’, IterativeImputer()), (‘m’, RandomForestClassifier())]) # подходит к модели трубопровод.подходит (Х, у) # определяем новые данные ряд = [2, 1, 530101, 38,50, 66, 28, 3, 3, нан, 2, 5, 4, 4, нан, нан, нан, 3, 5, 45,00, 8,40, нан, нан, 2, 11300 , 00000, 00000, 2] # сделать прогноз yhat = pipe.predict([строка]) # резюмировать предсказание print(‘Прогнозируемый класс: %d’ % yhat[0])

    1

    2

    2

    3

    4

    4

    5

    6

    70002

    8

    10

    11

    12

    13

    12

    14

    15

    14

    15

    16

    17

    18

    19

    20

    21

    22

    23

    # стратегия итеративного вменения и прогнозирование для набора данных о коликах из шлангаансамбль импорта RandomForestClassifier

    из sklearn. experimental import enable_iterative_imputer

    из sklearn.impute import IterativeImputer

    из sklearn.pipeline /master/horse-colic.csv’

    dataframe = read_csv(url, header=None, na_values=’?’)

    # разделить на входные и выходные элементы

    data = dataframe.values ​​

    X, y = данные [:, :-1], data[:, -1]

    # создать конвейер моделирования

    pipe = Pipeline(steps=[(‘i’, IterativeImputer()), (‘m’, RandomForestClassifier()) ])

    # подходит для трубопровода модели

    .fit(X, y)

    # определение новых данных

    row = [2, 1, 530101, 38.50, 66, 28, 3, 3, nan, 2, 5, 4, 4, nan, nan, nan, 3 , 5, 45.00, 8.40, nan, nan, 2, 11300, 00000, 00000, 2]

    # сделать прогноз

    yhat = pipe.predict([row])

    # суммировать прогноз

    print(‘Predicted Класс: %d’% yhat[0])

    Выполнение примера соответствует конвейеру моделирования по всем доступным данным.

    Определена новая строка данных с отсутствующими значениями, помеченными NaN, и сделан прогноз классификации.

    Дополнительное чтение

    В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

    Учебники по теме

    Бумаги

    API

    Набор данных

    Резюме

    В этом руководстве вы узнали, как использовать стратегии итеративного вменения для отсутствующих данных в машинном обучении.

    В частности, вы узнали:

    • Отсутствующие значения должны быть отмечены значениями NaN и могут быть заменены значениями, рассчитанными итеративно.
    • Как загрузить значение CSV с отсутствующими значениями и пометить отсутствующие значения значениями NaN и сообщить количество и процент отсутствующих значений для каждого столбца.
    • Как вменять пропущенные значения с помощью итеративных моделей в качестве метода подготовки данных при оценке моделей и при подгонке окончательной модели для прогнозирования новых данных.

    Есть вопросы?
    Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы ответить.

    Освойте современную подготовку данных!

    Подготовка данных машинного обучения за считанные минуты

    …. всего несколькими строками кода Python

    Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
    Подготовка данных для машинного обучения

    Это обеспечивает учебные пособия по самообучению с Полный рабочий код на:
    Выбор объекта , RFE , Уборка данных , Данные преобразования , Масштабирование , Уменьшение размеров , и многое другое…

    Использование современных методов подготовки данных в проектах

    по машинному обучению

    Посмотреть, что внутри

    Множественное вменение отсутствующих данных

    Множественное вменение отсутствующих данных является привлекательным методом обработки отсутствующих данных в многомерном анализе.Идея многократного вменения отсутствующих данных была впервые предложена Рубином (1977).

    Процедура

    Ниже представлена ​​процедура множественного импутирования недостающих данных, созданная Рубином в 1987 году:

    • Первый шаг множественного вменения отсутствующих данных заключается в вменении недостающих значений с использованием соответствующей модели, которая включает случайную вариацию.
    • Второй шаг множественного вменения недостающих данных заключается в повторении первого шага 3-5 раз.
    • Третий шаг множественного импутирования отсутствующих данных заключается в выполнении желаемого анализа каждого набора данных с использованием стандартных методов полных данных.
    • Четвертый шаг множественного импутирования отсутствующих данных заключается в усреднении значений оценок параметров по выборкам отсутствующих значений для получения одноточечной оценки.
    • Пятый шаг множественного вменения отсутствующих данных заключается в вычислении стандартных ошибок путем усреднения квадратов стандартных ошибок оценок отсутствующих значений. После этого исследователь должен рассчитать дисперсию параметра пропущенного значения по выборкам. Наконец, исследователь должен объединить две величины в множественном вменении для отсутствующих данных, чтобы вычислить стандартные ошибки.

    Узнайте, как мы помогаем редактировать главы вашей диссертации

    Согласование теоретической основы, сбор статей, обобщение пробелов, формулирование четкой методологии и плана данных, а также описание теоретических и практических последствий вашего исследования являются частью наших комплексных услуг по редактированию диссертации.

    • Своевременно привнести опыт редактирования диссертации в главы 1-5.
    • Отслеживайте все изменения, а затем работайте с вами над научными работами.
    • Постоянная поддержка для рассмотрения отзывов комитетов, сокращение количества исправлений.

    Характеристики

    Множественное вменение отсутствующих данных имеет несколько желательных особенностей:

    • Множественное вменение отсутствующих данных позволяет исследователю получить приблизительно объективные оценки всех параметров из случайной ошибки. Исследователь не может получить этот результат с помощью детерминированного вменения, что может сделать множественное вменение для отсутствующих данных.
    • Это множественное вменение отсутствующих данных позволяет исследователю получить хорошие оценки стандартных ошибок. Множественное вменение отсутствующих данных отличается от одиночного вменения, поскольку оно не допускает внесения исследователем дополнительной ошибки.
    • Исследователь может выполнить множественное вменение отсутствующих данных с любым типом данных в любом виде анализа без хорошо оснащенного программного обеспечения.

    Однако существуют определенные условия, которые необходимо выполнить перед выполнением множественного вменения отсутствующих данных.

    Условия

    Условия, которые должны быть выполнены перед выполнением множественного вменения отсутствующих данных:

    • первое условие множественного вменения отсутствующих данных состоит в том, что данные должны отсутствовать случайным образом. Другими словами, первое условие множественного вменения отсутствующих данных гласит, что вероятность отсутствующих данных по конкретной переменной может зависеть от других наблюдаемых переменных, но не может зависеть от самой себя.
    • second Условие многократного вменения отсутствующих данных состоит в том, что модель, используемая исследователем для вменения значений, должна быть подходящей.
    • Третье третье условие множественного вменения отсутствующих данных состоит в том, что модель, используемая исследователем, должна совпадать с другой моделью, используемой для множественного вменения отсутствующих данных.

    Однако проблема в том, что исследователь может легко нарушить такие условия, выполняя множественное вменение отсутствующих данных.Это связано с тем, что бывают случаи многократного вменения отсутствующих данных, когда данные отсутствуют случайно.

    Чтобы решить эту проблему, исследователь оценивает модель для данных, которые не отсутствуют случайным образом. Но такие модели сложны и не поддаются проверке, поэтому для их работы требуется хорошо оснащенное программное обеспечение.

    Еще одна вещь, которую исследователь должен иметь в виду, заключается в том, что если выполняется условие «случайное отсутсвие», то несмещенные оценки, полученные множественным вменением отсутствующих данных, не всегда легко интерпретировать.

    Связанные страницы:

    Множественное вменение | Статус

    ЗАКАЗАТЬ СТАТУС

    Множественное вменение отсутствующих данных

    Команда Stata mi предоставляет полный набор методов множественного вменения. для анализа неполных данных, данных, для которых некоторые значения отсутствующий. миль обеспечивает шаги как вменения, так и оценки. Шаг оценки mi включает как оценку отдельных наборы данных и объединение в одну простую в использовании процедуру.Предусмотрены функции для изучения шаблона пропущенных значений в данные. Также предусмотрены гибкие методы вменения, в том числе девять одномерных методов вменения, которые можно использовать в качестве строительных блоков для многомерного вменения с использованием цепных уравнений, а также многомерная норма (MVN).

    mi обеспечивает простой импорт уже импутированных данных и полную возможности управления вмененными данными.

    Множественное вменение — оценка

    Мы хотим изучить линейную зависимость между и и предикторами x 1 91 699 и 91 698 x 2 91 699 .Наши данные содержат пропущенные значения, однако и стандартные удаление по каждому случаю приведет к уменьшению размера выборки на 40%! Мы подгоним модель, используя множественное вменение (MI).

    Во-первых, мы вменяем пропущенные значения и произвольно создаем пять вмененных значений. наборы данных:

     

    После этого мы можем подогнать модель:

    . Оценка  миль: регресс y x1 x2 
    
    Оценки множественного вменения Импутации = 5
    Линейная регрессия Количество наблюдений = 50
                                                    Средний RVI = 0. 2488
                                                    Самый большой FMI = 0,2995
                                                    Полный ДФ = 47
    Регулировка DF: малый образец DF: мин. = 20,88
                                                            среднее = 27,58
                                                            макс = 35,41
    Тест модели F: равный FMI F(2, 25,5) = 11,90
    В пределах типа VCE: OLS Prob > F = 0.0002
    
    
     
    y Коэффициент станд. ошибаться т П>|т| [95% конф. интервал]
    х1 .4079375 0,172301 2,37 0,028 0,0494925 0,7663824
    х2 0,7211742 0,1855085 0,3447275 3,89 0,000 1,097621
    _cons -.1526739 .1709024 -0,89 0,380 -.5036782 .1983304

    Оценка миль соответствует указанной модели (здесь линейная регрессия) на каждом из наборов данных вменения (пять здесь), а затем объединяет результаты в один вывод MI.

    Множественное вменение — гайки и болты

    mi может импортировать уже вмененные данные из NHANES или ice , а можно начните с исходных данных и сформулируйте вменение самостоятельно.

    В любом случае, работа с несколькими копиями данных — это проклятие. анализ МИ. миль решает эту проблему. миль организует данные в одном из четырех форматов, называемых wide, mlong, flong и flongsep. В формате flongsep каждый набор данных вменения представляет собой отдельный файл. В остальных форматах данные объединяются в один набор данных. Каждый формат имеет свои преимущества, и ми позволяют легко переключать форматы. Вы можете ввести или щелкнуть один команда для переключения ваших данных из одного формата в другой.Вы можете работать с данными, организованными одним способом, продолжайте с данными, организованными другим Кстати, и так всегда работайте с самой удобной организацией.

    Все команды mi работают со всеми форматами данных.

    Также предоставляется полное управление данными. Вы можете создавать переменные, удалять переменные или создавать и удалять наблюдения, как если бы вы работали с одним набор данных, оставив его на миль , чтобы правильно дублировать изменения для каждого наборов данных вменения.Вы можете объединить свои данные MI с другими наборы данных, как обычные, так и MI, или добавлять их, или копировать вмененные значения из одного набора данных в другой. Если вы анализируете данные о выживании, вы можете разделяйте или объединяйте периоды времени, как обычно. То же самое относится если вы работаете с панельными данными и хотите изменить форму ваших данных. тот факт, что действия, которые вы предпринимаете, возможно, потребуется выполнять последовательно более 5, 50 или даже 500 наборов данных не имеет значения.

    Множественное вменение — панель управления

    mi Панель управления проведет вас через все этапы MI.

    Панель управления объединяет многие из возможностей mi в один гибкий пользовательский интерфейс. Он направляет вас с самого начала вашей работы с МИ. сессия — изучение отсутствующих значений и их закономерностей — до самого конца из него — выполнение вывода MI.

    Используйте инструменты Изучить , чтобы проверить шаблоны отсутствующих значений и определить соответствующий метод вменения.

    Перейдите к Настройка , чтобы настроить ваши данные для использования mi .

    Нужно создать вменение? Использовать Вменить .

    Уже есть вменения? Пропустить Настройка и сразу перейти к Импорт импортировать ваши уже вмененные данные.

    Чтобы создать новые переменные, объединить или изменить данные или использовать другие команды управления данными с данными mi , перейдите к Manage .

    Когда вы будете готовы, используйте Estimate , чтобы выбрать модель для анализа. А набор диалоговых вкладок поможет вам легко построить модель оценки MI.

    Панели Test и Predict позволяют завершить анализ, выполнение проверок гипотез и вычисление прогнозов ИМ.

    Множественное вменение — возможности

    • Вменение
      1. Вменение отсутствующих значений одной переменной с использованием одного из девяти одномерные методы:
        • линейная регрессия (полностью параметрическая) для непрерывных переменных
        • сопоставление прогностического среднего (полупараметрическое) для непрерывных переменных
        • усеченная регрессия для непрерывных переменных с ограниченным диапазоном
        • интервальная регрессия для цензурированных непрерывных переменных
        • логистика для бинарных переменных
        • заказанная логистика для порядковых переменных
        • полиномиальная (политомическая) логистика для номинальных переменных
        • Пуассон для счетных переменных
        • отрицательный бином для сверхдисперсных переменных счета
      2. Импутировать отсутствующие значения нескольких переменных разных типов с произвольный шаблон пропущенных значений с использованием цепных уравнений.

        Используйте любой из девяти вышеперечисленных методов для построения гибкой модели вменения. (Вы можете вычислить x1 и x2 совместно, используя прогностическое сопоставление среднего для x1 и заказанная логистика для x2.)

        Настройка уравнений прогнозирования для вмененных переменных (таких как опуская z2 из модели для x1).

        Вменение отсутствующих значений с использованием различных наблюдений для различных переменных (таких как вменение пропущенных значений количество сигарет, выкуриваемых в день при использовании только текущих курильщики при использовании всех наблюдений для определения веса).Вы можете сделать это, даже если статус курения отсутствует для некоторых наблюдений и сам вменяется.

        Разрешить общие выражения вмененных переменных в уравнениях для более поздних вмененных переменных (ввести x1 и включить x1 2 в модель вменения x2).

      3. Вменение отсутствующих значений нескольких непрерывных переменных с произвольным шаблон отсутствующего значения с использованием модели MVN, позволяющий использовать полный или условный спецификация модели. Приведены три предварительные спецификации.
      4. Обновите отсутствующие значения даже после того, как вы уже вменили некоторые из их, включая увеличение количества вмененных наборов данных.
      5. Вменение отсутствующих значений с использованием взвешенных данных и данных, взвешенных по данным обследования, со всеми вышеуказанные методы, кроме MVN.
      6. Выполнить условное вменение со всеми вышеперечисленными методами, кроме MVN (ограничить вменение числа беременностей женщинам, даже когда Сама женщина содержит пропущенные значения и поэтому вменяется.)
      7. Вменяйте отсутствующие значения отдельно для разных групп данных.
    • Оценка
      1. В один простой шаг выполните как индивидуальные оценки, так и объединение Результаты.
      2. Подгонка моделей с большинством команд оценки Stata, включая данные о выживании. модели регрессии, модели регрессии данных опроса, а также панельные и многоуровневые регрессионные модели.
      3. Получить оценки MI преобразованных параметров.
      4. Получить оценки MI из ранее сохраненных индивидуальных результатов оценки.
      5. Получить подробную информацию о характеристиках MI, включая относительную эффективность, ошибку моделирования и долю отсутствие информации из-за отсутствия ответа.
      6. Оцените количество ошибок моделирования в вашей окончательной модели, так что вы можете решить, нужны ли вам дополнительные вменения.
      7. Оценка с помощью оценщиков, предоставленных сообществом.
      8. миль проверяет целостность модели оценки по вменения (согласованность выборок оценок и опущенных переменных, конвергенция модели) и уведомляет вас, если проблема существует.
    • Постоценка
      1. Одновременная проверка нескольких коэффициентов.
      2. Тесты, доступные при допущении равного и неравного доли недостающей информации.
      3. Корректировка малой выборки.
      4. Вычислить линейные и нелинейные прогнозы после оценки MI.

    Узнайте больше о множественном вменении в Стате.

    Импутация регрессии (Стохастический vs.Детерминированный и пример R)

     

    Будьте осторожны: неправильное вменение может сильно снизить качество ваших данных! Знаете ли вы, что плохое вменение пропущенных значений может разрушить корреляции между вашими переменными?

    Если все сделано правильно, регрессионное вменение может стать хорошим решением этой проблемы. В следующей статье я покажу вам все приемы, которые вам нужно знать.

    Но прежде всего, что такое вменение регрессии?

     

    Определение:
    Вменение регрессии соответствует статистической модели переменной с отсутствующими значениями.Прогнозы этой регрессионной модели используются для замены отсутствующих значений в этой переменной.

     
     

    Каковы преимущества и недостатки вменения регрессии? Как я могу применить импутацию регрессии ? Есть ли даже лучшие альтернативы ?

    Нажмите на кнопки ниже, чтобы получить ответ на конкретный вопрос:

    Детерминированная и стохастическая регрессия Вменение регрессии в R (пример) Еще лучшие альтернативы? Задайте мне вопрос (это бесплатно)

     

    Детерминированный против.

    Вменение стохастической регрессии

    Вменение регрессии состоит из двух последовательных шагов:

    1. Модель линейной регрессии оценивается на основе наблюдаемых значений целевой переменной Y и некоторых независимых переменных X.
    2. Модель используется для прогнозирования значений для отсутствующих наблюдений в Y. Затем отсутствующие значения Y заменяются на основе этих прогнозов.

    Взаимосвязи X и Y (т. е. корреляции, коэффициенты регрессии и т. д.) сохраняются, поскольку вмененные значения основаны на моделях регрессии.Это большое преимущество по сравнению с более простыми методами вменения, такими как вменение среднего или замена нулями.

    Регрессионное вменение классифицируется по двум различным версиям : детерминированное и стохастическое регрессионное вменение.

    Вменение детерминированной регрессии заменяет отсутствующие значения точным прогнозом регрессионной модели. Случайная вариация (т. е. погрешность) вокруг наклона регрессии не учитывается. Таким образом, вмененные значения часто бывают слишком точными и приводят к переоценке корреляции между X и Y.

    Импутация стохастической регрессии была разработана для решения проблемы детерминистической регрессии. Вменение стохастической регрессии добавляет случайную погрешность к прогнозируемому значению и, следовательно, позволяет более точно воспроизвести корреляцию X и Y.

    В следующем примере я покажу вам различия между двумя подходами детерминированного и стохастического вменения регрессии более подробно.

     

    Импутация регрессии в R (пример)

    Прежде чем мы сможем начать с нашего примера импутации регрессии, нам нужны некоторые данные с пропущенными значениями.Итак, давайте создадим синтетический пример данных с R:

    .
     # Пример данных
    
    set.seed(

    09) # Создать воспроизводимые данные N <- 2000 # Размер выборки y <- round(rnorm(N, 20, 10)) # Зависимая переменная x1 <- round(0. 2 * y + rnorm(N, 5), 2) # Предиктор 1 x2 <- round(y * rpois(N, 5)) # Предиктор 2 x3 <- round(0.01 * y + runif(N, 0, 10)) # Предиктор 3 данные <- data.frame(y, x1, x2, x3) data$y[rbinom(N, 1, 0.2) == 1] <- NA # Приблизительно 10% пропусков в y head(data) # Первые 6 строк нашего примера данных

    # Пример данных задавать.seed(

    09) # Создать воспроизводимые данные N <- 2000 # Размер выборки y <- round(rnorm(N, 20, 10)) # Зависимая переменная x1 <- round(0.2 * y + rnorm(N, 5), 2) # Предиктор 1 x2 <- round(y * rpois(N, 5)) # Предиктор 2 x3 <- round(0.01 * y + runif(N, 0, 10)) # Предиктор 3 данные <- data.frame(y, x1, x2, x3) data$y[rbinom(N, 1, 0.2) == 1] <- NA # Приблизительно 10% пропусков в y head(data) # Первые 6 строк нашего примера данных

     

    Мы создали целевую переменную Y и три вспомогательные переменные X1, X2 и X3.Переменная Y имеет несколько пропущенных значений, отображаемых как NA в строках 5 и 6. Первые строки нашего набора данных выглядят следующим образом.

     

    Таблица 1: Первые 6 строк нашего синтетического примера данных в R

     

    Очень рекомендуемый пакет R для импутации регрессии (а также для других методов импутации) — это пакет mouses. Установить и загрузить пакет в R.

     # Установите и загрузите мыши пакета R
    
    установить.packages("мыши") # Нужно сделать только один раз
    library("мыши") # Загрузить пакет 

    # Установить и загрузить пакет R mouse install.packages("мыши") # Необходимо сделать только один раз library("мыши") # Загрузить пакет

     

    Теперь давайте применим детерминированную регрессию к данным нашего примера. Функция mouse() используется для импутации данных; method = «norm.predict» — спецификация для импутации детерминированной регрессии; а m = 1 задает количество вмененных наборов данных (в нашем случае одиночное вменение).

     # Вменение детерминированной регрессии
    
    imp <- mouses(data, method = "norm. predict", m = 1) # Подставить данные
    data_det <- complete(imp) # Сохранение данных 

    # Импутация детерминированной регрессии imp <- mouses(data, method = "norm.predict", m = 1) # Подставить данные data_det <- complete(imp) # Сохранение данных

     

    Мы можем использовать почти тот же код для вменения стохастической регрессии. Нам нужно только изменить method = «norm.предсказать» от до method = «norm.nob» .

     # Вменение стохастической регрессии
    
    imp <- mouses(data, method = "norm.nob", m = 1) # Подставить данные
    data_sto <- complete(imp) # Сохранение данных 

    # Вменение стохастической регрессии imp <- mouses(data, method = "norm.nob", m = 1) # Подставить данные data_sto <- complete(imp) # Сохранение данных

     

    Давайте графически проверим, насколько хорошо сработали наши импутации отсутствующих данных:

     # Графическое сравнение импутации детерминированной и стохастической регрессии
    
    par(mfrow = c(1, 2)) # Оба графика на одном графике
    
    # Вменение детерминированной регрессии
    сюжет(x1[!is. na(data$y)], data_det$y[!is.na(data$y)], # График наблюдаемых значений
         xlim = c(0, 20), ylim = c(- 15, 60),
         main = "Вменение детерминированной регрессии",
         xlab = "X1", ylab = "Y")
    points(x1[is.na(data$y)], data_det$y[is.na(data$y)], # График пропущенных значений
           столбец = "красный")
    abline(lm(y ~ x1, data_det), col = "#1b98e0", lwd = 1.5) # Наклон регрессии
    legend("topleft", # Легенда
           c("Наблюдаемые значения", "Вмененные значения", "Регрессия Y ~ X1"),
           pch = c(1, 1, NA),
           lty = c(NA, NA, 1),
           col = c("черный", "красный", "#1b98e0"))
    
    # Вменение стохастической регрессии
    сюжет(x1[!is.na(data$y)], data_sto$y[!is.na(data$y)], # График наблюдаемых значений
         xlim = c(0, 20), ylim = c(- 15, 60),
         main = "Вменение стохастической регрессии",
         xlab = "X1", ylab = "Y")
    points(x1[is.na(data$y)], data_sto$y[is.na(data$y)], # График пропущенных значений
           столбец = "красный")
    abline(lm(y ~ x1, data_det), col = "#1b98e0", lwd = 1.5) # Наклон регрессии
    legend("topleft", # Легенда
           c("Наблюдаемые значения", "Вмененные значения", "Регрессия Y ~ X1"),
           pch = c(1, 1, NA),
           lty = c(NA, NA, 1),
           col = c("black", "red", "#1b98e0")) 

    # Графическое сравнение импутации детерминированной и стохастической регрессии par(mfrow = c(1, 2)) # Оба графика на одном графике # Вменение детерминированной регрессии сюжет(x1[!is. na(data$y)], data_det$y[!is.na(data$y)], # График наблюдаемых значений xlim = c(0, 20), ylim = c(- 15, 60), main = "Вменение детерминированной регрессии", xlab = "X1", ylab = "Y") points(x1[is.na(data$y)], data_det$y[is.na(data$y)], # График пропущенных значений столбец = "красный") abline(lm(y ~ x1, data_det), col = "#1b98e0", lwd = 1.5) # Наклон регрессии legend("topleft", # Легенда c("Наблюдаемые значения", "Вмененные значения", "Регрессия Y ~ X1"), pch = c(1, 1, NA), lty = c(NA, NA, 1), col = c("черный", "красный", "#1b98e0")) # Вменение стохастической регрессии сюжет(x1[!is.na(data$y)], data_sto$y[!is.na(data$y)], # График наблюдаемых значений xlim = c(0, 20), ylim = c(- 15, 60), main = "Вменение стохастической регрессии", xlab = "X1", ylab = "Y") points(x1[is.na(data$y)], data_sto$y[is.na(data$y)], # График пропущенных значений столбец = "красный") abline(lm(y ~ x1, data_det), col = "#1b98e0", lwd = 1. 5) # Наклон регрессии legend("topleft", # Легенда c("Наблюдаемые значения", "Вмененные значения", "Регрессия Y ~ X1"), pch = c(1, 1, NA), lty = c(NA, NA, 1), col = c("черный", "красный", "#1b98e0"))

     

    График 1: Вмененные значения детерминированной и стохастической регрессии вменения (графики корреляции X1 и Y)

     

    График 1 визуализирует основной недостаток импутации детерминированной регрессии: импутированные значения (красные кружки) слишком близки к наклону регрессии (синяя линия) на !

    Напротив, вменение с помощью стохастической регрессии работало намного лучше.Распределение вмененных значений аналогично наблюдаемым значениям и, следовательно, гораздо более реалистично .

    Но что это на самом деле означает для анализа наших данных? Ввели ли мы смещение с вменением детерминированной регрессии? Давайте проверим некоторые числа:

     # Корреляция между X1 и Y
    
    round(cor(y, x1), 3) # Истинная корреляция
    ## [1] 0,897
    
    round(cor(data_det$y, data_det$x1), 3) # Корреляция после импутации детерминированной регрессии
    ## [1] 0. 912
    
    round(cor(data_sto$y, data_sto$x1), 3) # Корреляция после импутации стохастической регрессии
    ## [1] 0,894 

    # Корреляция между X1 и Y round(cor(y, x1), 3) # Истинная корреляция ## [1] 0,897 round(cor(data_det$y, data_det$x1), 3) # Корреляция после импутации детерминированной регрессии ## [1] 0,912 round(cor(data_sto$y, data_sto$x1), 3) # Корреляция после импутации стохастической регрессии ## [1] 0,894

    Коэффициенты корреляции между X1 и Y для наших данных без пропусков; после вменения детерминированной регрессии; и после импутации стохастической регрессии подтверждают то, что мы уже видели графически.В то время как импутация стохастической регрессии почти идеально воспроизводит истинную корреляцию ( истинных = 0,897; стохастическая = 0,894 ), импутация детерминированной регрессии завышает корреляцию ( истинных = 0,897; детерминированная = 0,912 ).

    Сейчас вы можете сказать: хорошо, но так ли важна такая маленькая разница?

    Ответ: Да. Прежде всего, всегда следует избегать предвзятости, какой бы незначительной она ни была. Во-вторых, вы не знаете, какую предвзятость вы вносите, применяя ошибочный статистический метод, такой как вменение детерминированной регрессии.В вашей конкретной базе данных смещение может быть намного больше!

     

    Видео: Детерминистическое и стохастическое вменение

    У вас все еще есть проблемы с пониманием разницы между вменением детерминированной и стохастической регрессии? Не волнуйтесь и смотрите следующее видео канала Айрис Экхут на YouTube.

    Видео длится всего 17 секунд. Однако он прекрасно показывает разницу между импутацией детерминированной регрессии (красные точки в начале видео) и импутацией стохастической регрессии (красные точки в конце видео).

     

    Чтобы воспроизвести это видео, примите файлы cookie YouTube. Принимая, вы будете получать доступ к контенту с YouTube, службы, предоставляемой внешней третьей стороной.

    Политика конфиденциальности YouTube

    Если вы примете это уведомление, ваш выбор будет сохранен, и страница обновится.

    Принять контент YouTube

     

    Есть ли еще лучшие альтернативы? (Недостатки вменения стохастической регрессии)

    На данный момент мы узнали, что вменение стохастической регрессии превосходит вменение с помощью детерминированной регрессии.Тем не менее, область статистики постоянно развивается, и особенно один метод вменения привлек большое внимание в недавней исследовательской литературе.

    Метод, о котором я говорю, называется прогностическим сопоставлением среднего (щелкните, чтобы узнать больше).

    Но как можно улучшить вменение стохастической регрессии? Есть ли недостатки?! Как вы уже догадались, да есть!

     

    Недостаток 1: Вменение стохастической регрессии может привести к неправдоподобным значениям .Переменные часто ограничены определенным диапазоном значений (например, доход всегда должен быть положительным). Импутация регрессии не может импутировать в соответствии с такими ограничениями.

    Рассмотрим следующий пример неправдоподобных вмененных значений:

     # Данные о доходах
    
    set.seed(
  • ) # Установить семя N <- 1000 # Размер выборки доход <- round(rnorm(N, 0, 500)) # Создать синтетические данные о доходе доход [доход < 0] <- доход [доход < 0] * (- 1) x1 <- доход + rnorm(N, 1000, 1500) # Вспомогательные переменные x2 <- доход + rнорма(N, - 5000, 2000) доход[rbinom(N, 1, 0.1) == 1] <- NA # Создать 10% нехватку дохода data_inc_miss <- data.frame(доход, x1, x2) imp_inc <- mouses(data_inc_miss, method = "norm.nob", m = 1) # Импутировать данные data_inc <- завершено (imp_inc) data_inc$income[data_inc$income < 0] # 10 значений ниже 0 (неправдоподобно) ## [1] -57,8859452 -58,9457388 -104,1099599 -147,9968026 -70,35 -280,2621111 ## [2] -0,5694554 -91,3508690 -76,8628876 -468,5756297
  • # Данные о доходах set.seed(

  • ) # Установить семя N <- 1000 # Размер выборки доход <- round(rnorm(N, 0, 500)) # Создать синтетические данные о доходе доход [доход < 0] <- доход [доход < 0] * (- 1) x1 <- доход + rnorm(N, 1000, 1500) # Вспомогательные переменные x2 <- доход + rнорма(N, - 5000, 2000) доход[rbinom(N, 1, 0. 1) == 1] <- NA # Создать 10% нехватку дохода data_inc_miss <- data.frame(доход, x1, x2) imp_inc <- mouses(data_inc_miss, method = "norm.nob", m = 1) # Импутировать данные data_inc <- завершено (imp_inc) data_inc$income[data_inc$income < 0] # 10 значений ниже 0 (неправдоподобно) ## [1] -57,8859452 -58,9457388 -104,1099599 -147,9968026 -70,35 -280,2621111 ## [2] -0,5694554 -91,3508690 -76,8628876 -468,5756297

    После вменения нашей переменной дохода мы получаем 10 неправдоподобных значений.Очевидно, результат, который мы не хотели бы видеть на практике.

     

    Недостаток 2: Вменение стохастической регрессии приводит к плохим результатам, когда данные гетероскедастичны. Метод вменения предполагает, что случайная ошибка имеет в среднем одинаковый размер для всех частей распределения, что часто приводит к слишком малым или слишком большим случайным ошибкам для вмененных значений.

    Рассмотрим следующий пример гетероскедастических данных:

     # Гетероскедастические данные
    
    задавать. 2
    eps <- rnorm(N, среднее = 0, sd = sqrt(sigma2))
    
    y <- a + b * N + eps # Гетероскедастическая переменная
    x <- 30 * N + rnorm(N[length(N)], 1000, 200) # Коррелированная переменная
    
    y[rbinom(N[length(N)], 1, 0.3) == 1] <- NA # 30% пропусков
    
    data_het_miss <- data.frame(y, x)
    
    imp_het <- mouses(data_het_miss, method = "norm.nob", m = 1) # Импутировать данные
    data_het <- завершено (imp_het)
    
    plot(x[!is.na(data_het$y)], data_het$y[!is.na(data_het$y)], # График наблюдаемых значений
         main = "Вменение стохастической регрессии (гетероскедастические данные)",
         xlab = "X", ylab = "Y")
    точки(х[есть.na(y)], data_het$y[is.na(y)], # График пропущенных значений
           столбец = "красный")
    abline(lm(y ~ x, data_het), col = "#1b98e0", lwd = 1.5)
    legend("topleft", # Легенда
           c("Наблюдаемые значения", "Вмененные значения", "Регрессия Y ~ X"),
           pch = c(1, 1, NA),
           lty = c(NA, NA, 1),
           col = c("black", "red", "#1b98e0")) 

    # Гетероскедастические данные set. 2 eps <- rnorm(N, среднее = 0, sd = sqrt(sigma2)) y <- a + b * N + eps # Гетероскедастическая переменная x <- 30 * N + rnorm(N[length(N)], 1000, 200) # Коррелированная переменная у[rбином(N[длина(N)], 1, 0.3) == 1] <- NA # 30% пропусков data_het_miss <- data.frame(y, x) imp_het <- mouses(data_het_miss, method = "norm.nob", m = 1) # Импутировать данные data_het <- завершено (imp_het) plot(x[!is.na(data_het$y)], data_het$y[!is.na(data_het$y)], # График наблюдаемых значений main = "Вменение стохастической регрессии (гетероскедастические данные)", xlab = "X", ylab = "Y") points(x[is.na(y)], data_het$y[is.na(y)], # График пропущенных значений столбец = "красный") abline(lm(y ~ x, data_het), col = "#1b98e0", lwd = 1.5) legend("topleft", # Легенда c("Наблюдаемые значения", "Вмененные значения", "Регрессия Y ~ X"), pch = c(1, 1, NA), lty = c(NA, NA, 1), col = c("черный", "красный", "#1b98e0"))

     

    График 2: Импутация стохастической регрессии гетероскедастических данных

     

    График 2 раскрывает второй главный недостаток вменения стохастической регрессии. Наблюдаемые значения (черные кружки) очень гетероскедастичны, т.е.е. случайная ошибка намного меньше для меньших значений X и Y и намного больше для больших значений.

    Эта гетероскедастичность, однако, не отражается вменением (красные кружки). Вмененные значения равномерно распределены по наклону регрессии (синяя линия), независимо от того, насколько велики X и Y. Еще один результат, который мы не хотели бы видеть на практике.

    Узнайте здесь, способно ли сопоставление прогнозируемого среднего решить проблемы вменения стохастической регрессии.

     

    Твоя очередь!

    Я показал вам все важные вещи, которые я знаю о вменении регрессии.

    Теперь я хотел бы услышать о вашем опыте! Вы уже использовали регрессионное вменение на практике? Сталкивались ли вы с какими-либо недостатками, о которых я упоминал выше? Думаете ли вы о переходе на более новые методы, такие как прогнозное сопоставление среднего?

    Дайте мне знать о ваших вопросах и впечатлениях в комментариях!

     

    Приложение

    Заголовок этой страницы показывает гетероскедастическую связь между двумя переменными.

    Хотите знать, как создать такой сюжет? Вот код R.1,9 eps <- rnorm(n, среднее = 0, sd = sqrt(sigma2)) y <- - 1 * (a + b * n + eps) # Установить цвета палитра <- colorRampPalette(colors = c("#1b98e0", "#FFFFFF")) cols <- палитра(3000) номинал (бг = "# 353436") # Произвести сюжет график (n, y, pch = 18, col = cols) # Оценка линии регрессии мод <- lm(y ~ n) res <- остатки (mod) abline(coef(mod), col = "красный", lwd = 3)

     

    /* Добавьте свои собственные переопределения стиля формы MailChimp в таблицу стилей вашего сайта или в этот блок стилей.
    Мы рекомендуем переместить этот блок и предыдущую ссылку CSS в HEAD вашего HTML-файла. */
    ]]>

    Метод вменения – обзор

    2.10.4 Онлайн-предсказание будущих траекторий и конечного качества

    Во многих ситуациях во время партии необходимо предсказать будущее поведение траекторий партии и качество конечного продукта. В частности, они представляют интерес для мониторинга и управления процессами (см. разделы 2.10.5 и 2.10.6). В этом разделе мы представляем основные идеи и методы для создания этих прогнозов.

    Цель состоит в том, чтобы предоставить прогнозы в ходе новой партии. Следовательно, требуются модели скрытых переменных с BWU, то есть подходы либо BWU, либо OWU-TBWU. Они моделируют динамические, изменяющиеся во времени траектории и конечное качество каждой партии. Здесь мы будем рассматривать только модели PLS, хотя, если интерес представляет только предсказание будущих траекторий переменных процесса, можно использовать модели BWU PCA.Однако метод тот же. Здесь мы предполагаем, что модель BWU PLS с использованием данных Z , X или T OWU и Y уже была построена на основе репрезентативного набора данных исторических пакетов.

    Основная проблема в прогнозировании качества конечной партии с использованием любого подхода BWU, когда в настоящее время в момент времени k во время новой партии, заключается в том, что данные о траектории для всех будущих переменных от времени k  + 1 до конечного время партии K отсутствуют. Баллы ( t 1 , t 2 , …) и качество конечного продукта ( Y ) для любой партии из модели BWU PLS являются функциями всех переменных на протяжении всей истории партии. Следовательно, пакетную модель следует использовать для импутации (прогнозирования) оставшихся траекторий всех переменных, а затем на основе этих импутированных значений можно вычислить баллы и окончательный прогноз качества.

    Существует множество подходов к условному исчислению траекторий отсутствующих переменных за оставшийся период в пакете.Помимо нескольких специальных подходов, которые делают довольно сильные предположения (например, предположение, что будущие траектории будут просто средними траекториями, заполнение нулями или сохранение текущих отклонений для оставшейся части партии), все методы основаны на о методах вменения отсутствующих данных для моделей PCA и PLS. 14,15 Номикос и МакГрегор 6–8 использовали и рекомендовали подход проекции на модельную плоскость (PMP) в своей ранней работе, но недавние исследования показали, что замена условного среднего (CMR) или регрессия с усеченной шкалой (TSR) подходы могут быть лучше 15 в некоторых случаях. В этой главе мы представляем и иллюстрируем только подход PMP, поэтому читатели могут обратиться к литературе по другим алгоритмам.

    Предположим, во время новой партии мы сейчас находимся в момент времени k и наблюдали траектории переменных процесса J до этого времени (т. е. x new,1: кДж T ). Цель состоит в том, чтобы вычислить траектории недостающих данных для оставшейся части пакета, предполагая, что они согласуются с уже наблюдаемыми значениями до времени k ( x новых, 1: кДж T ) и ковариационная структура модели PCA или PLS для оставшейся части партии.Разделение полной строки вектор x NEW T T T T 92882 = ( x New, 1: KJ T x x KJ T ) на известную и неизвестную части и соответственно разбивая матрицы нагрузки и веса PCA/PLS, можно показать 16 , что оценка методом наименьших квадратов 1 × A векторной строки оценок τ new T для новой партии, на основе информации до k с использованием PMP, определяется как

    (2)τˆnew,k=(P1:kJTP1:kJ)−1P1:kJTxnew,1:kJ

    Изменяющуюся во времени ковариационную структуру всей партии можно разбить на части: k+1)J:KJT]

    и оценка остальных данных траектории, которая согласуется с моделью и историей текущей партии ( x new,1: кДж T ) предоставлено Garcia-Muñoz et al . : 16

    (4)xnew,(k+1)J:KJT=τˆnewTP(k+1)J:KJT

    Эти предполагаемые траектории будущих партий сильно отличаются от простых линейных многомерных прогнозов временных рядов, основанных на прошлых данных . 16 Они включают все прошлые данные до момента времени k , но, кроме того, они используют известные изменяющиеся во времени матрицы веса и нагрузки для будущего горизонта до конца пакета, чтобы делать прогнозы на будущее. В этом смысле импутации представляют собой скорее интерполяцию, чем экстраполяцию, и они в высокой степени адаптируются по мере поступления новых данных.

    Данные о периодической полимеризации нейлона используются здесь для иллюстрации точных, нелинейных, изменяющихся во времени предсказаний будущей траектории, которые могут быть получены. Модель PCA на матрице BWU из 10 переменных была построена со всеми партиями, за исключением некоторых партий с выбросами (37, 39, 43–55) и партии, используемой для иллюстрации предсказаний траектории, партии 22. Учитывая данные, доступные для всех переменные до времени 30, На рисунке 21 показаны прогнозы, сделанные для оставшейся части немоделированной партии для ( k  = 31, …, 100) по одной из переменных.Аналогичные прогнозы доступны и для других траекторий. На одном графике показаны полные прогнозы траектории со средней траекторией, добавленной к прогнозам отклонения, а на другом графике показаны будущие прогнозы только переменных отклонений от среднего значения. Очевидно, что раннее поведение измеренных траекторий и изменяющиеся во времени нагрузки используются для обеспечения очень точных предсказаний будущих отклонений траекторий.

    Рисунок 21. (a) Прогнозы траектории от t  = 30 и далее в исходных единицах переменной.(b) Прогнозы переменной от до  = 30 и далее, но показанные как отклонения от средней траектории.

    Прогноз, сделанный в момент времени k , для вектора качества конечного продукта для новой партии (в момент времени K ) определяется как:

    (5)yˆT=τnewTC

    онлайн-прогнозы качества конечного продукта постоянно по мере продвижения партии. 8 Аналогичный подход можно использовать для прогнозирования конечной точки (время сбора урожая и т. д.).) для достижения наилучшего качества. 17 Эти прогнозы будут критической частью проблем периодического мониторинга, управления и оптимизации, обсуждаемых в следующих разделах.

    Альтернативный подход заключается в построении отдельных моделей PLS BWU (или TBWU) для различных степеней готовности партии (например, 50, 75 и 90%), а затем прогнозировании качества конечного продукта, когда каждая из этих моделей имеет полные данные (например, в точках завершения 50, 75 и 90%). Однако этот поэтапный подход с фиксированной моделью редко бывает так же хорош, как использование полной модели BWU с отсутствующим вменением данных.Поэтапный подход не использует информацию об изменении структуры нагрузки для оставшейся части партии и, следовательно, не может также предсказать, как возмущения, очевидные в ранней части партии, будут распространяться на оставшуюся часть партии. Напротив, полная модель BWU обладает этими знаниями, если она основана на репрезентативных данных.

    Вменение отсутствующего значения • metflow2

      объект2 <- impute_mv(объект = объект2,
                         метод = "кнн")
    объект2
    #> --------------------
    #> версия метфлоу2: 0.1,0
    #> --------------------
    #> данные MS1
    #> В ваших данных MS1 есть 1 пиковая таблица.
    #> Пик.номер Колонка.номер
    #> Пакет2 330 437
    #> --------------------
    #> В ваших данных MS1 содержится 434 выборки.
    #> Номер класса
    #> 1 КК 50
    #> 2 Тема 384
    #> --------------------
    #> Номер группы
    #> 1 0 103
    #> 2 1 281
    #> 3 КК 50
    #> --------------------
    #> Обработка
    #> alignBatch ----------
    #> Значение параметра
    #> 1 комбайн.мз.тол 15
    #> 2 комбин.рт.тол 30
    #> filterPeaks ----------
    #> Значение параметра
    #> 1 мин. дробь 0,5
    #> 2 which.group QC;Subject
    #> filterSample ----------
    #> Значение параметра
    #> 1 мин.фракция.пик 0,5
    #> imputeMV ----------
    #> Значение параметра
    #> 1 метод knn
    #> 2 к 10
    #> 3 строки макс.  0,5
    #> 4 колмакс 0,8
    #> 5 макс. 1500
    #> 6 rng.seed 362436069
    #> 7 максимум 10
    #> 8 nдерево 100
    #> 9 по убыванию FALSE
    #> 10 нПкс 2
    #> 11 maxSteps 100
    #> 12 порог 1e-04
    #> объединить.мз.тол
    
    #> совместить.rt.tol
    #> мин. дробь
    
    #> какая.группа
    #> 0,5
    
    #> КК;Тема
    #> мин.фракция.пик
    #> метод
    
    #> к
    
    #> максимальное число строк
    
    #> колмакс
    
    #> макс.
    
    #> rng.seed
    
    #> макситер
    
    #> дерево
    
    #> уменьшение
    
    #> nPcs
    
    #> максимальное количество шагов
    
    #> порог
    #> кнн
    
    #> 10
    
    #> 0,5
    
    #> 0,8
    
    #> 1500
    
    #> 362436069
    
    #> 10
    
    #> 100
    
    #> ЛОЖЬ
    
    #> 2
    
    #> 100
    
    #> 1e-04  

    Итак, объект2 был импутирован с использованием метода KNN.

    Если вы хотите вывести peak_table и sample_info , вы можете использовать функцию get_data() .

      ##получить таблицу пиков
    peak_table2 <- get_data(object = object2, slot = "peak.table")
    пик_таблица2
    #> # Таблица: 330 x 437
    #> имя mz rt QC11 QC12 QC22 QC23 QC24 QC25 QC26 QC27
    #>           
    #> 1 М72Т… 72. 1 47,1 2,17е6 2,31е6 1,91е6 2,55е6 2,72е6 4,27е6 4,07е6 2,73е6
    #> 2 M86T… 86,1 93,8 9,28e6 1,00e7 3,87e6 3,96e6 3,98e6 5,41e6 3,65e6 3,77e6
    #> 3 M86T… 86,1 74,6 2,98e6 3,40e6 1,95e6 2,72e6 2,74e6 3,54e6 2,49e6 2,70e6
    #> 4 M90T… 89,5 654. 1,09e6 1,46e6 1,45e6 1,41e6 1,40e6 1,56e6 1,44e6 1,16e6
    #> 5 M100… 100. 151. 7.78e6 8.39e6 7.28e6 7.94e6 8.34e6 9.00e6 8.64e6 8.47e6
    #> 6 M104… ​​104. 30.9 1.20e7 1.36e7 1.29e7 1.43e7 1.36e7 1.34e7 1.35e7 1.37e7
    #> 7 М105… 105. 136.1.39e6 1.48e6 2.19e5 2.33e5 2.45e5 2.80e5 3.41e5 1.91e5
    #> 8 M114… 114. 670. 1.33e5 1.55e5 8.58e5 6.48e5 6.64e5 6.45e5 7.09e5 6.97e5
    #> 9 M114… 114. 37.6 1.73e6 1.62e6 1.84e6 2.00e6 1.80e6 2.19e6 1.96e6 2.11e6
    #> 10 М116… 116. 33.8 2.15e6 2.14e6 1.35e6 1.56e6 1.49e6 1.93e6 1.84e6 1.51e6
    #> # … с дополнительными 320 строками и дополнительными 426 переменными: QC28 , QC29 ,
    #> # QC30 <дбл>, QC31 <дбл>, QC13 <дбл>, QC32 <дбл>, QC33 <дбл>, QC34 <дбл>,
    #> # QC35 <дбл>, QC14 <дбл>, QC15 <дбл>, QC16 <дбл>, QC17 <дбл>, QC18 <дбл>,
    #> # QC19 <дбл>, QC20 <дбл>, QC21 <дбл>, EC4349 <дбл>, EC7415 <дбл>,
    #> # ECFD103 <дбл>, EC3972 <дбл>, EC6120 <дбл>, EC6561 <дбл>, EC7522 <дбл>,
    #> # EC7401 <дбл>, EC34A1771 <дбл>, EC6594 <дбл>, EC53A2215 <дбл>,
    #> # EC47A2046 <дбл>, EC6557 <дбл>, EC6517 <дбл>, EC7221 <дбл>, EC7560 <дбл>,
    #> # EC4365 <дбл>, EC4182 <дбл>, ECA1469 <дбл>, EC4455 <дбл>, EC17A1458 <дбл>,
    #> # EC4641 <дбл>, EC6364 <дбл>, EC7460 <дбл>, EC6891 <дбл>, ECA1467 <дбл>,
    #> # EC4121 <дбл>, EC6A1215 <дбл>, EC24A1581 <дбл>, EC6349 <дбл>, EC7447 <дбл>,
    #> # EC4177 <дбл>, ECFB131 <дбл>, EC26A1605 <дбл>, EC6401 <дбл>, EC7586 <дбл>,
    #> # EC6591 <дбл>, EC30A1671 <дбл>, ECA558 <дбл>, EC4370 <дбл>, EC4654 <дбл>,
    #> # EC4374 , EC4565 , EC563 , EC6602 , EC3751 ,
    #> # ECFB60 <дбл>, EC7631 <дбл>, EC6513 <дбл>, EC4638 <дбл>, EC8365 <дбл>,
    #> # EC4149 <дбл>, EC4536 <дбл>, EC4293 <дбл>, ECFB123_1 <дбл>, EC6132 <дбл>,
    #> # EC7403 , EC4302 , EC4385 , EC6291 , EC6548 ,
    #> # EC6461 , EC6742 , EC6400 , EC7597 , EC6748 ,
    #> # EC6101 <дбл>, ECFB123_2 <дбл>, EC6305 <дбл>, EC4106 <дбл>, EC4265 <дбл>,
    #> # EC4136 <дбл>, EC4206 <дбл>, EC7372 <дбл>, EC6208 <дбл>, EC4291 <дбл>,
    #> # EC6752 , EC4482 , EC6893 , EC7360 , EC7590 ,
    #> # EC4781 , EC7234 , …  
    .
  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.