mice包中的mice()函数可以通过插补返回多个完整数据集并存入imp,用with函数对imp进行线性回归,最后用pool()函数对回归结果进行汇总。 mice()函数默认生成5个完整数据集。查看插补数据,可用temp$imp,结果为每个数据集(第一行)每个观测值(第一列)对插补数据。 nmis表示变量中缺失数据个数,fmi表示由缺失数据贡献对变异...
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“...
第四步:mice函数填补数据 第五步:填补后5个数据库按众数进行提取形成最终的数据库 第六步:导出数据: 加载writexl包 代码实现 #导入数据 .libPaths()#查看R包位置 .libPaths("D:/Program File/R/R-4.3.2/library")#定义包安装位置 setwd("E:/02学习/经验/03R语言图形绘制/18R语言进行多重插补合集")#设置...
在R语言中,处理数据集中的缺失值是一个常见的问题。`mice`包提供了一个强大的工具来执行多重插补(multiple imputation)。以下是使用`mice()`函数的关键参数和示例代码:📈 关键参数: data:包含缺失值的数据集 m:多重插补的次数 method:插补方法,如'pmm'、'midastouch'、'sample'等 maxit:插补迭代的最大次数...
1. mice包的基本信息和功能mice(Multivariate Imputation by Chained Equations)包是R语言中用于处理缺失数据的一个强大工具。它提供了多种算法来估计和填充数据集中的缺失值,支持多种类型的缺失数据填补策略,包括预测均值匹配(PMM)、随机森林、逻辑回归等。
R语言中的mice包为为多变量缺失数据创建多个插补(替换值),其中每个不完整的变量都由单独的模型插补。可以插补连续、二进制、无序分类和有序分类数据。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3到10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...
mice包的原理 MICE(Multiple Imputation by Chained Equations)包的原理是通过链式方程进行多元插补,处理缺失数据。它基于多重填补法,对于一个具有缺失值的变量,用其他变量的数据对这个变量进行拟合,再用拟合的预测值对这个变量的缺失值进行填补。MICE包使用的前提是认为数据是随机缺失的(Missing at Random, MAR),这...
mice包是R语言中一个常用的多重插补包,它提供了一套完整的工具和函数来进行多重插补的分析。以下是mice包的使用步骤: 1.安装和加载mice包:在R环境中,可以使用install.packages("mice")安装mice包,并使用library(mice)加载包。 2.数据准备:将原始的含有缺失数据的数据集导入R环境,并将缺失数据用NA表示。 3.创...
R语言数据框填补缺失值 r语言mice包填补缺失值 在数据分析中,我们会经常遇到缺失值问题。一般的缺失值的处理方法有删除法和填补法。通过删除法,我们可以删除缺失数据的样本或者变量。而缺失值填补法又可分为单变量填补法和多变量填补法,其中单变量填补法又可分为随机填补法、中位数/中值填补法、回归填补法等。本文...
R语言进行多重插补-基于R语言的mice包的理论介绍 理论介绍: (一)完全变量和不完全变量 完全变量:不含缺失值的变量; 不完全变量:含有缺失值的变量。 (二)数据缺失类型 数据缺失的类型包括完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失三种情况。 1.完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):数据的缺失是随机的,数据...