数据预处理--缺失值判断和处理（删除发、插补法（均值插补、热平台插补））
数据预处理 1 数据集加载 这里使用mice软件包下的nhanes2数据集进行演示，这是一个含有缺失值的小规模数据集。 library(lattice) library(MASS) library(nnet) library(mice) data("nhanes2") dim ...
原文：处理缺失值--多重插补及其他方法
处理缺失值 多重插补 多重插补 MI 是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法。在面对复杂的缺失值问题时，MI是最常选用的方法，它将从一个包含缺失值的数据集中生成一组完整的数据集 通常是 到 个 。每个模拟数据集中，缺失数据将用蒙特卡洛方法来填补。此时，标准的统计方法便可应用到每个模拟的数据集上，通过组合输出结果给出估计的结果，以及引入缺失值时的置信区间。R中可利用Amelia mice和mi包来执行 ...
2021-08-17 17:04 0 397 推荐指数：
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