quossy https://blog.hatena.ne.jp/quossy/ ねこすたっと https://necostat.hatenablog.jp/ missing data handling R neco パッケージとデータの準備 mice( )で補完後データを作成する 補完値を決定するために使用する変数を指定する 補完手法を指定する 他の変数との関係から補完値に制約がある場合（passive imputation） 上手く補完できない場合（2021-12-08 追記） おわりに 参考資料 欠測に対して多重代入（multiple imputation, MI）する場合にはMARの仮定が満たされていることが必要があるが、これはデータから検証することが難しい。 多重代入法を使ったデータ解析の流れは下のとおり。mice( )で補完後データを複数作成し、with( )を使って各々の補完後データに同じ解析… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnecostat.hatenablog.jp%2Fentry%2F2021%2F10%2F15%2F070432" title="多重代入法(2)：データの欠測に補完値を代入する（miceパッケージ）[R] - ねこすたっと" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/q/quossy/20211003/20211003223013.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2021-10-15 07:04:32 rich https://necostat.hatenablog.jp/entry/2021/10/15/070432 1.0 100%