名义数据的插补大家好。
我想知道是否可以估算名义缺失数据的数据。
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内容。
提前致谢！
数据混合和清理回复：名义数据的插补我同意这一切@马克贝利已分享。 补充我的两分钱，如果您没有 JMP Pro，这里有一个想法供您考虑，您不必在平台对话框规范窗口上调用信息缺失，而是在建模中获得与所述调用相同的道德效果分析...“缺失”将被隐藏起来，并且不会在表格或数据可视化中有效/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”。 关于信息缺失的主要假设是研究系统内存在导致观察缺失的信息。 也许有根本原因？ 共性？ 或者潜在的共同变量导致观察缺失？
例如，假设要调查一群渔民，了解他们捕获了多少条鱼，并且您正在尝试对影响捕获的鱼数的效应进行建模。 调查中的问题之一是“捕鱼方法”。 受访者可以选择三个选项： 1. 拖钓，2. 旋转抛投，3. 静钓。 受访者可以选择将字段留空……也就是说，该字段现在在观察中“缺失”。 现在让我们假设由于某种原因，捕捞数量最多的受访者也是那些选择不回答问题的受访者。 这有一定道理不是吗？ 渔民因保守秘密而臭名昭著，因此当受访者遗漏答案时，研究中就有了有用的信息。 因此，现在人们想要尝试理解数据丢失背后的底层机制，以便更好地理解整个系统。
现在这是我在 JMP 中的建议。 如果您愿意假设“缺失”中存在信息......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。 以下是有关分区平台（不属于 JMP Pro 的一部分）中信息缺失的 JMP 文档。 因此，请确保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有何区别。 我对我之前发布的内容很确定。 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， @马克贝利
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
- 偏最小二乘法
我的 JMP 版本不是 Pro 版本，所以 c JMP 15.1 版本是否根据此处描述的平台估算名义缺失值的数据？
注意：我明白您关于对话框与平台的观点，但在您共享的帮助部分中，它是这样写的
“使用适合模型平台，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 帮助系统中找到您想要使用的平台。 它应该在启动它的部分或有关选项的部分中指示它如何处理缺失值。
JMP Pro 中的神经平台支持“信息缺失”而不是插补。 该平台已记录这里。
JMP Pro 中的高斯过程平台允许使用分类预测变量，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你， @马克贝利
我不知道！
实际上，我有不同的选项来分析我的数据，我想比较不同平台提供的响应：
适合模型
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吗？
如果是，请告诉我怎么做。 
再次感谢！
回复：名义数据的插补JMP 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？
