欠損値内のパターンの発見特定の流域のさまざまな坑井検層データの欠損値のパターンの分析に取り組んでいます。JMPを使用してこれらのパターンを分析するための最良の方法に関するいくつかのアイデアは何ですか。最終的に、これらの欠損値をランダム欠損（MAR）、ランダム欠損（NMAR）、完全欠損（MCAR）として分類し、どの地質条件と掘削作業がロギングデータの欠損値に寄与するかを定義します（例：洗い流された区域、地層の変化、ケース穴など。
欠測値のパターン発見あなたはすでに 'Tables> Missing Data Pattern'が他の2つのグラフィックスクリプトを含む別のテーブルを生成することをすでに知っています。あなたが見つけたものを見るために、おそらくローカルデータフィルタと一緒に、'セルプロット'スクリプトを使う価値があるかもしれません。もちろん、このような視覚化の有効性は、データ内の行と列の数によって影響を受ける可能性があります。
欠測値のパターン発見に追加する @ian_jmp もしあなたがデータをモデル化するつもりならば、JMPの '有益な行方不明'機能をサポートするいくつかのプラットフォームがあるというアドバイスと助言があります。最初にどのモデリング手法を使用したいのかを決定してから、その特定のプラットフォームが一般的なカテゴリーの有益な欠落をどのように実装しているかについてJMPの資料を読んでください。
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