R软件处理缺失数据

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最近在学习缺失数据的处理方法，目前很多软件能实现缺失数据的处理，R是一款很灵活的软件，所以总结了一下R处理缺失数据常用软件包
mitools包里有缺失数据的多重估算的函数, mice包用chained equations实现了多重估算，mvnmle包可以为多元正态数据的缺失值做最大似然估计（ML Estimation），norm包提供了适合多元正态数据的估计缺失值的期望最大化算法（EM algorithm），cat包允许分类数据的缺失值的多重估算，mix包适用于分类和连续数据的混合数据。pan包可为面版数据(panel data)的缺失值做多重估算。VIM包做缺失数据的可视化和估算。Hmisc包的aregImpute()和transcan()提供了其它的估算缺失值方法。

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关键词：缺失数据 r软件 panel data Estimation Algorithm 软件包

还有一些缺失值估计方法如回归填充等希望有经验的分享一下啊

学习了  不错

我也正在做缺失数据，EM算法要用norm包？

LZ,一般分布下参数估计（有三个参数）的EM算法可以用哪个包实现呢？

学习了。。。

了解了饿，不是太好用，况且代码都看不见啊，不知道对还是不对的

建议楼主写一个带简单实例的文档，这样以后用起来参考性更强

用了楼主说得mix包 运行到一半出错了 这是数据hepatitis.csv

多谢lz，指明了方向啊