名义数据的插补大家好。
我想知道是否可以为名义缺失数据估算数据。
我知道如何处理连续数据，但对于分类数据，我在软件中没有找到任何东西。
提前致谢！
分析数据表其他回复：名义数据的插补我同意所有的@Mark_Bailey已分享。 为了增加我的两分钱，如果您没有 JMP Pro，这里有一个想法供您考虑，您不必在平台对话规范窗口上调用信息缺失，而是在建模中获得与所述调用的道德等价物分析......“缺失”将被隐藏起来，并且不会像表格或数据可视化那样有效/整齐地显示......但它会在那里。
首先解释一下 JMP 如何处理名义变量/效应的“缺失”。 一般来说，这个概念在整个 JMP 生态系统中被称为“信息缺失”。 信息缺失的主要假设是研究系统中存在导致观察缺失的信息。 也许是根本原因？ 共性？ 还是潜伏着导致观察缺失的共同变量？
例如，假设要调查一群渔民他们捕获了多少鱼，并且您试图模拟影响捕获的鱼数量的效应。 在调查中，问题之一是“捕鱼方法”。 受访者可以选择三个选项； 1. 拖钓，2. 旋转施法，3. 仍在钓鱼。 受访者可以选择将字段留空……也就是说，它现在在观察中“缺失”。 现在让我们假设由于某种原因，捕捞鱼数最多的受访者也是选择不回答问题的受访者。 这有点道理不是吗？ 渔夫因保守秘密而臭名昭著，因此当受访者遗漏答案时，研究会提供相关信息。 因此，现在人们想尝试了解数据丢失背后的潜在机制，以更好地了解整个系统。
现在这是我在 JMP 中的建议。 如果您愿意假设“缺失”中有信息……这是一个很大的假设……那么您可以用每个缺失单元格中常见的伪值标称值替换缺失的单元格。 出于分析目的，JMP/JMP Pro 中的信息缺失通常将缺失视为名义变量的另一个级别。 因此，它将包含在包含该术语的任何效果中。 以下是有关不属于 JMP Pro 的 Partition 平台中信息缺失的 JMP 文档。 因此，请确保您仔细检查您正在考虑使用的每个建模平台对话框规范框......毕竟您可能不必弄乱您的数据表：
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/#page/jmp/informative-missing-2.shtml
回复：名义数据的插补我不确定 JMP 和 JMP Pro 在支持缺失值插补或处理方面的区别。 我确信我之前发布的内容。 您可以联系 JMP 技术支持 ( support@jmp.com ) 以获得更详细的答案。
你可能想看到这个加入， 也。
注意：显然我没有写文档！
回复：名义数据的插补感谢您的答复， @Mark_Bailey
所以..在拟合模型对话框中，我可能会使用这些：
- 简单和多元线性回归
- 名义和有序逻辑回归
- 偏最小二乘
我的 JMP 版本不是 Pro 版本，所以 c基于此处描述的平台，JMP 15.1 版本为名义缺失值估算数据？
注意：我明白你关于对话与平台的观点，但在你分享的帮助部分，它是这样写的
“使用拟合模型平台，您可以有效地指定复杂模型”。
此致
回复：名义数据的插补Fit Model 不是一个平台。 它是一个用户对话框，用于指定许多不同平台的启动。 你可以开始了这里在 JMP 帮助系统中找到您打算使用的平台。 它应该在启动它的部分或关于如何处理缺失值的选项部分中指明。
JMP Pro 中的神经平台支持“信息缺失”而不是插补。 该平台已记录在案这里.
JMP Pro 中的高斯过程平台允许分类预测变量，但它不提供插补或信息缺失，因此这些观察结果被排除在外。
回复：名义数据的插补谢谢， @Mark_Bailey
我不知道！
实际上我有不同的选择来分析我的数据，我想比较不同平台提供的响应：
拟合模型
预测模型 - 神经
专业建模 - 高斯过程
您知道是否可以使用这些平台进行估算？
如果是，请告诉我如何。 
再次感谢！
回复：名义数据的插补JMP 确实会估算缺失的分类值。 插补方法可能取决于数据的分析或模型，因此 JMP 不为数据表提供单独的插补函数。 插补由分析平台执行。 您打算使用哪个平台？
