多重插补法处理缺失值

插补法处理缺失值
使用多重插补mice包
但对于mice包的使用不明
接下来应如何处理
imp<-mice(df3,m)
iter imp variable
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使用多重插补（Multiple Imputation）的步骤如下：

1. 确定需要进行插补的数据集（df3）和插补次数（m）。
2. 导入mice包并加载所需的库。
3. 使用mice()函数创建一个mice对象，指定需要进行插补的数据集和插补次数。
4. 检查并处理缺失值，以确保数据集中的缺失值可以被mice()函数正确地处理。
5. 使用with()函数指定需要进行插补的变量。
6. 使用mice()函数进行多重插补，生成一个包含多个完整数据集的列表。
7. 使用complete()函数将每个完整的数据集提取出来。
8. 将所有完整的数据集合并为一个数据集。

下面是一个使用mice包进行多重插补的示例代码：

# 导入mice包
library(mice)

# 加载所需的库
library(dplyr)
library(magrittr)
library(missForest)

# 创建一个mice对象，指定需要进行插补的数据集和插补次数
imp <- mice(df3, m = 5)

# 检查并处理缺失值，以确保数据集中的缺失值可以被mice()函数正确地处理
imp %<>% 
  mice::complete("long") %>% 
  missForest::missForest() %>% 
  as.mids()

# 使用with()函数指定需要进行插补的变量
with(imp, {
  imp1 <- mice(df3, m = 5, maxit = 5, seed = 123, 
               method = c("pmm", "pmm", "pmm", "pmm", "pmm"))
})

# 使用mice()函数进行多重插补，生成一个包含多个完整数据集的列表
imp1 <- mice(df3, m = 5, maxit = 5, seed = 123, 
             method = c("pmm", "pmm", "pmm", "pmm", "pmm"))

# 使用complete()函数将每个完整的数据集提取出来
complete_data <- complete(imp1, action = "long")

# 将所有完整的数据集合并为一个数据集
final_data <- complete_data %>%
  group_by(id) %>%
  summarise_all(mean, na.rm = TRUE)

上面的代码中，我们首先创建了一个mice对象，指定需要进行插补的数据集（df3）和插补次数（m）。然后，我们使用with()函数指定了需要进行插补的变量，并使用mice()函数进行多重插补，生成一个包含多个完整数据集的列表。最后，我们使用complete()函数将每个完整的数据集提取出来，并将所有完整的数据集合并为一个数据集。