R语言在计算模型的时候产生了缺省值或无限值 r语言缺失值的处理方法

一、处理缺失值的步骤

　　一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤：

1. 识别缺失数据
2. 检查导致数据缺失的原因
3. 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值

　　遗憾的是，往往只有识别缺失数据是清晰明确的步骤。明白数据为何缺失依赖于你对数据生成过程的理解，而决定如何处理缺失值则需要判断那种方法的结果最为可靠和精确。

　　缺失数据的分类：统计学家通常将数据分为三类。尽管它们都采用概率术语进行描述，但思想都非常直观。

1. 完全随机缺失（MCAR）。若某变量的缺失数据与其他任何观测变量或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失。注意，如果每个有缺失值的变量都是MACR，那么可以将数据完整的实例看作对更大数据集的一个简单随机抽样。
2. 随机缺失（MAR）。若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失。
3. 非随机缺失（NMAR）。若缺失数据不属于MCAR和MAR，则数据为非随机缺失（NMAR）。

二、识别缺失值

　　R使用NA代表缺失值，NaN代表不可能值，符号Inf和-Inf分别代表正无穷和负无穷。函数is.na()、is.nan()、和is.infinite()可分别用来识别缺失值、不可能值和无穷值。每个返回结果都是TRUE或FALSE。

　　由于逻辑值TRUE和FALSE分别等价于数值1和0，可用sum()和mean()函数来获取关于缺失数据的有用信息。

> sum(is.na(sleep$Dream))
[1] 12
> mean(is.na(sleep$Dream))
[1] 0.19
> mean(!complete.cases(sleep))
[1] 0.32

　　结果表明变量Dream有12个缺失值，19%的实例在此变量上有缺失值。另外，数据集中32%的实例包含一个或多个缺失值。

　　对于识别确实值需要牢记两点。第一，complete.cases()函数仅将NA和NaN识别为缺失值，无穷值（Inf和-Inf）被当作有效值。第二，必须使用与本文以上提到的类似函数来识别R数据对象中的缺失值。像myvar == NA 这样的逻辑比较无法实现。

三、探索缺失值模式

　　知道数据为何缺失，这将为后续深入研究提供许多启示。

1. 列表显示缺失值
   mice包中的md.pattern()函数可生成一个以矩阵或数据框形式展示缺失值模式的表格。将函数应用到sleep数据集，可得到：

> library(mice)
> md.pattern(sleep)
   BodyWgt BrainWgt Pred Exp Danger Sleep Span Gest Dream NonD   
42       1        1    1   1      1     1    1    1     1    1  0
 2       1        1    1   1      1     1    0    1     1    1  1
 3       1        1    1   1      1     1    1    0     1    1  1
 9       1        1    1   1      1     1    1    1     0    0  2
 2       1        1    1   1      1     0    1    1     1    0  2
 1       1        1    1   1      1     1    0    0     1    1  2
 2       1        1    1   1      1     0    1    1     0    0  3
 1       1        1    1   1      1     1    0    1     0    0  3
         0        0    0   0      0     4    4    4    12   14 38

0表示缺失值，1表示非缺失值。每行表示一个可能的缺失值模式，左边第一个数给出了该模式的数量，右边第一个数给出了该模式有几个缺失值，例如完整数据有42个，有2个观测的Span缺失，有1个观测同时缺失Span、Dream和NonD。最后一行给出了每个变量缺失值出现的次数，如Sleep变量共有4个缺失值，数据集一共有38个缺失值。

1. 图形探索缺失数据

library("VIM")
aggr(sleep, prop=FALSE, numbers=TRUE)