Rで欠落しているデータを見つけるにはどうすればよいですか？

Rでは、欠落している値は記号NAでコード化されます。データセットの欠落を識別するための関数はis.na（）です。他の統計アプリケーションからデータセットをインポートする場合、欠落している値は99などの数値でコード化される場合があります。それが欠落している値であることをRに知らせるには、それを再コーディングする必要があります。

同様に、人々は、Rが欠落データをどのように処理するのかと尋ねます。

Rを使用した欠測データの処理

colsum（is.na（データフレーム））
sum（is.na（データフレーム$列名）
欠落している値は、次の方法を使用して処理できます。
平均/最頻値/中央値代入：代入は、欠落している値を推定値で埋める方法です。
予測モデル：予測モデルは、欠落データを処理するための高度な方法の1つです。

さらに、欠測データをどのように処理しますか？欠落データを処理する一般的な方法は次のとおりです。

NAを-1または-9999としてエンコードします。
欠落データのケースワイズ削除。
欠落している値を、それらが発生しているフィーチャの平均値/中央値に置き換えます。
NAをカテゴリ変数の別のレベルとしてラベルエンコードします。
欠落データを代入する予測モデルを実行します。

同様に、人々は、Rで欠落している値をどのように再コーディングするのかと尋ねます。

欠落している値を再コーディングするには;または、欠落している値を表す特定のインジケーターを再コーディングする場合は、通常のサブセット化および代入操作を使用できます。たとえば、最初にベクトルをサブセット化してNAを識別し、次にこれらの要素に値を割り当てることにより、ベクトルxの欠落値をxの平均値で再コード化できます。

Rのデータセットから欠落している値を削除するにはどうすればよいですか？

まず、欠測値を数学演算から除外する場合は、naを使用します。 rm = TRUE引数。これらの値を除外しない場合、ほとんどの関数はNAを返します。また、データをサブセット化して、完全な観測値、つまり欠測データを含まないデータ内の観測値（行）を取得することもできます。

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RM trueとはどういう意味ですか？

それは文字通りNAが削除することを意味します。関数でも操作でもありません。これは、いくつかのデータフレーム関数で使用される単なるパラメーターです。それらには、colSums（）、rowSums（）、colMeans（）、およびrowMeans（）が含まれます。 rmがTRUEの場合、関数はすべてのNA値をスキップします。

データの欠落値を代入するための最良の方法をどのように選択しますか？

データの欠落値を代入するための最良の方法を選択することは、試行錯誤を適用することに基づいています。

まず、母集団からデータのサブセットを作成する必要があります。
次に、いくつかの値を手動で削除します。
これらの削除された値を、上記の代入方法で代入します。

欠落値の代入とは何ですか？

統計では、代入は、欠落しているデータを置換された値に置き換えるプロセスです。失われたデータは、データを分析するための問題を作成することができますので、転嫁は欠損値を持つケースのリストごとの削除に関与落とし穴を回避する方法として見られています。

線形回帰で欠落している値をどのように処理しますか？

単純なアプローチには、列の平均を取り、その値を使用することが含まれます。または、スキューが大きい場合は、中央値の方が適している場合があります。より良いアプローチは、列に対して回帰または最近傍代入を実行して、欠落値を予測することです。次に、分析/モデルを続行します。

Rのどの関数は何ですか？

which（）関数は、TRUEである論理ベクトル内の要素（つまり、行番号/列番号/配列インデックス）の位置を返します。他のベースR関数とは異なり、which（）はtypeofが論理として引数のみを受け入れ、他の関数はエラーを出します。

Rでデータを再コーディングするにはどうすればよいですか？

パッケージカーからの再コード化コマンド

テキストに基づいて再コーディングする場合は、テキストの前後に 'マークを使用します。 Recodeは、データを新しいフィールドに再コード化できます。このコードは、Gradeに基づいてNewGradeと呼ばれる新しいフィールドを作成します。値が再コード化されることを指定しない場合、 Rは既存の値を新しいフィールドにコピーするだけであることに注意してください。