R in action讀書筆記（20）第十五章 處理缺失數據的高級方法

處理缺失數據的高級方法 15.1 處理缺失值的步驟 一個完整的處理方法通常包含以下幾個步驟： (1) 識別缺失數據； (2) 檢查導致數據缺失的原因； (3) 刪除包含缺失值的實例或用合理的數值代替（插補）缺失值。 缺失數據的分類： (1) 完全隨機缺失：若某變量的缺失數據與其他任何觀測或未觀測變量都不相關，則數據爲完全隨機缺失（MCAR） (2) 隨機缺失：若某變量上的缺失數據與其他觀測變量相關

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