Question 偽相関とは何ですか？ ———- Answer 偽相関とは、2つの変数が因果関係がないにもかかわらず、相関関係があるように見える現象のことです。偽相関は、通常、サンプルの偏り、共通の要因、時間の経過などによって引き起こされます。偽相関を避けるためには、正確なデータ収集、偏りのないサンプリング、共通の要因を適切に制御するなどの対策が必要です。
Question 欠損データを扱うための一般的な方法は何ですか？ ———- Answer 欠損データを扱うための一般的な方法は以下のとおりです。 1. 欠損データの削除：欠損している行または列を削除することにより欠損データを処理する方法です。ただし、データの大部分が欠損している場合には、有効な分析を行うことができません。 2. 平均値や中央値、最頻値による補完：欠損しているデータについて、同一の変数についての平均値、中央値、最頻値を求め、欠損している部分をこれらの値で補完する方法です。 3. 代替モデルによる補完：欠損している変数に対して、代替変数を使用して新たな変数を作成し、これを用いて欠損部分を補完する方法です。 4. 機械学習アルゴリズムを用いた補完：欠損しているデータについて、機械学習アルゴリズムを使用してデータのパターンを学習し、欠損部分を補完する方法です。ただし、アルゴリズムを適用する前に、データの前処理を適用する必要があります。