如何处理 JMP 中的缺失数据值我只有类别缺失值。 我正在尝试多元正态插补但并非所有行都获得多元正态插补，我应该怎么做才能确保列中的所有行都收到它？
或者我应该做一些完全不同的事情？
数据探索和可视化回复：如何处理 JMP 中的缺失数据值对于缺失值；
1）如果我仍然需要缺失值行进行分析，我会用“无效”或“空”等重新编码来替换缺失值
2）如果可以删除分类缺失值行进行分析，我将删除所有缺失值行，因为它会为分析提供不准确的表示。
回复：如何处理 JMP 中的缺失数据值估算缺失的分类值提供了一些选择，我认为这在很大程度上取决于主题知识的选择。如果您使用“信息性缺失”，某些分析会将缺失值替换为数据集中最常见的非缺失值。这很少是明智的做法，而且很可能不是您想要的，因为您试图对数据进行建模以估算缺失值。如果您有足够的变量和数据，您可以尝试使用任何可用的预测模型（例如分区、神经网络等），尝试使用预测模型将缺失的分类值预测为非缺失数据的函数。如果所有缺失值都针对单个变量，则可能有效 - 但如果缺失值位于不同观察值的不同列中，则不太可能有效。
您可以尝试排除这些观察结果，但显然这取决于丢失的数据量以及问题的背景和丢失数据的性质。我认为 WebDesignesCrow 用一个值（例如“missing”）替换缺失值的建议通常是最有意义的。这不需要对丢失数据的性质做出任何假设，并且允许您进行任何分析来揭示丢失数据的相关性（或缺乏相关性）。几年前，约翰·萨尔 (John Sall) 发表了一篇关于“幽灵数据”的精彩演讲（您应该可以在社区论坛中找到它），这可能会给您带来更多想法。
回复：如何处理 JMP 中的缺失数据值谢谢你的回答。
一半的数据集包含缺失值。
该数据集大约有 375.000 行和 20 列
回复：如何处理 JMP 中的缺失数据值在这种情况下使用降维是否合适？
回复：如何处理 JMP 中的缺失数据值我猜您有兴趣预测这些数据中的价格。仅使用“信息缺失”选项，您应该对预测模型没有问题。请参阅此处了解一些详细信息： https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/?os=win&source=application#page/jmp/informative-missing-2.shtml 。虽然可以对缺失值进行更精细的处理，但我认为在这种情况下不值得付出努力。至少，我会首先检查模型，看看具有大量缺失数据的变量是否具有很大影响力 - 如果是，那么也许您想要更仔细地检查这些变量（及其缺失）。
