R语言 缺失值处理方法: 多重插补法（利用mice包）

R语言 缺失值处理方法: 多重插补法（利用mice包）

缺失值是在数据分析中经常遇到的问题，而处理缺失值是数据预处理的重要环节之一。R语言提供了多种处理缺失值的方法，其中一种常用的方法是多重插补法。本文将详细介绍如何使用R语言中的mice包进行多重插补法处理缺失值。

多重插补法是一种基于模型的缺失值处理方法，它通过建立模型来预测缺失值，并重复多次进行插补，最终得到多个完整的数据集。mice包是R语言中一个强大的用于多重插补的工具包，它提供了一系列函数和方法来执行多重插补。

首先，我们需要安装并加载mice包。可以使用以下代码进行安装：

install.packages("mice")
library(mice)

接下来，让我们创建一个包含缺失值的示例数据集。假设我们有一个包含"age"和"income"两个变量的数据集，其中一部分观测值存在缺失值。

# 创建示例数据集
set.seed(123)
data <- data.frame(age = c(25, 30, NA, 35, 40),
                   income = c(50000, NA, 60000, 70000, NA))

现在，我们可以使用mice包中的mice()函数来执行多重插补。以下是完整的代码：

# 执行多重插补
imp <- mice(data, m = 5, maxit = 50, meth = c("pmm", "pmm"))

# 查看插补结果
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