Imputation déterministe

• Exécution: banff.deterministic()

• Type de fonction VSD: Traitement

• Statuts d’entrée: FTI (requis)

• Statuts de sortie: IDE

Description

Effectue l’imputation quand une seule combinaison de valeurs permet à l’enregistrement de passer l’ensemble des règles de vérification.

La procédure d’imputation déterministe analyse chaque champ identifié comme nécessitant l’imputation, pour déterminer s’il existe une seule valeur possible permettant de satisfaire les règles de vérification originales. Si une telle valeur existe, alors elle est utilisée comme valeur d’imputation lors de l’exécution de la procédure. Cette méthode est aussi appelée imputation déductive puisqu’une valeur manquante ou incohérente peut être déduite avec certitude en se basant sur les autres champs du même enregistrement.

Données d’entrée et de sortie

La description des données d’entrée et de sortie est donnée ci-dessous. Banff supporte plusieurs formats pour les données qu’elles soient d’entrée ou de sortie; se référer au guide d’utilisateur pour plus d’information.

Données d’entrée	Description
indata	Données de données d’entrée. Obligatoire.
instatus	Données de statuts d’entrée qui contient les statuts FTI. Cette procédure utilise les statut FTI pour identifier les champs nécessitant une imputation déterministe.

Données de sortie	Description
outdata	Données de données de sortie contenant les données imputées. Noter que outdata contiendra les enregistrements imputés avec succès et les champs affectés. Les utilisateurs devront mettre à jour indata avec les valeurs provenant de outdata avant de continuer le processus de vérification et d’imputation des données.
outstatus	Données des statuts de sortie identifiant les champs imputés avec le statut IDE et contenant leurs valeurs après imputation.

Pour plus d’information sur le contenu des données de sortie, se référer au document des données de sortie.

Paramètres

Paramètre	Type en Python	Description
unit_id	chaîne de caractères	Identifier la variable clé (identifiant de l’unité) dans indata. Obligatoire. unit_id devra être unique pour chaque enregistrement. Les enregistrements ayant une valeur manquante seront écartés avant le traitement.
edits	chaîne de caractères	Liste des règles de vérification. Obligatoire. Exemple: "Revenu - Depenses = Profit; Revenu >= 0; Depenses >= 0;"
accept_negative	booléen	Traite les valeurs négatives comme des valeurs valides. Par défaut: False. Par défaut, la règle de positivité est ajoutée pour chaque variable dans la liste des règles de vérification; ce paramètre permet à l’utilisateur d’enlever cette restriction. L’utilisateur peut aussi ajouter la règle de positivité de manière individuelle pour chaque variable qui la requiert.
by	chaîne de caractères	Variable(s) utilisée(s) pour partitionner indata en des groupes by pour un traitement indépendant. L’imputation déterministe aura les mêmes résultats avec ou sans l’utilisation de la partition par groupes. Exemple: by = "province industrie"
prefill_by_vars	booléen	Ajouter une ou plusieurs variables de partition aux données des statuts d’entrée pour améliorer la performance. Par défaut: True.
presort	booléen	Trier les données d’entrée avant le traitement, et ce selon les exigences de la procédure. Par défaut: True.
no_by_stats	booléen	Réduire le journal de sortie en supprimant les messages spécifiques aux groupes de partition by. Par défaut: False.