Assessing Robustness of Imputation Models Based on Data from Different Jurisdictions: Examples of Alberta and Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The literature indicates that many highway and transportation agencies in North America and Europe estimate missing values in their collected traffic data records. Estimating missing values is known as data imputation. Such a convention can be traced back to early traffic monitoring systems in the 1930s; however, no studies have been found to assess the accuracy of imputations carried out by transportation practitioners. The imputation methods used by highway agencies are varied and intuitive in nature. Some of them could result in large imputation errors in certain circumstances. Those errors can lead to significant deviations in the resulting operation plans and designed structures. Therefore, it is necessary to evaluate the accuracy of various imputation methods that highway agencies use. This study identifies and tests typical imputation methods on automatic traffic recorder data from Alberta and Saskatchewan in Canada. With assessment of imputation methods based on the data from different highway agencies, it is possible to evaluate their robustness and suitability for use across jurisdictions. The accuracy of individual imputation models was statistically analyzed, and comparisons and recommendations were made. Study results clearly indicate that models using additional observations as input and more sophisticated prediction techniques consistently produce better imputations. It is believed that this study would be helpful for traffic engineers in reviewing their imputation practices and, hence, in improving their data quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».