发现缺失值的模式我正在分析特定盆地中各种测井数据中缺失值的模式。 关于使用 JMP 分析这些模式的最佳方法有哪些想法？ 最终，我想将这些缺失值分类为随机缺失（MAR）、非随机缺失（NMAR）和完全随机缺失（MCAR），并定义哪些地质条件和钻井作业导致测井数据中的缺失值（例如：冲刷区、地层变化、套管井等）。
回复：发现缺失值的模式没关系。 刚刚想通了！
回复：发现缺失值的模式您好，您所说的“细胞绘图脚本”是什么意思？
回复：发现缺失值的模式好的，谢谢建议！
回复：发现缺失值的模式谢谢！ 我会试试这个。
回复：发现缺失值的模式添加到@ian_jmp的建议和建议是，如果您打算对数据进行建模，有几个平台支持 JMP 的“信息缺失”功能。 您可能需要先决定要使用哪种建模技术，然后阅读 JMP 文档，了解该特定平台如何实现信息缺失的一般类别。
回复：发现缺失值的模式您可能已经知道“表格 > 缺失数据模式”将生成另一个包含两个其他图形脚本的表格。 可能值得使用“单元格图”脚本，可能与本地数据过滤器结合使用，以查看您找到的内容。 当然，这种可视化的有效性可能会受到数据中行数和列数的影响。
