1、缺失值模式——可视化(md.pattern()) mice包提供了一个很好的函数md.pattern(),用它可以对缺失数据的模式有个更好的理解。还有一些可视化的界面,通过VIM、箱型图、lattice来展示缺失值情况。可见博客:在R中填充缺失数据—mice包 ——— 2、mice函数详解 mice函数主要参数有mice(数据集,m=5,meth=”PMM“) ...
首先,确保你已经安装了R和RStudio(一个流行的R集成开发环境)。如果还没有安装,可以从R官方网站下载并安装。 在R环境中执行安装命令: 打开RStudio或直接在R命令行界面中,输入以下命令来安装mice包: R install.packages("mice") 这条命令会从CRAN(Comprehensive R Archive Network,R语言的包仓库)下载并安装mice包...
问无法在R中安装软件包MICEEN对缺失值的处理是数据预处理中的重要环节，造成数据缺失的原因有：数据丢失...