R语言缺失值的处理——回归预测法

1、读取数据。library(foreign) #加载程序包stu_data_na=read.spss(file="stu_data_na.sav",to.data.frame=TRUE)head(stu_data_na) #查看数据前几行

4、建立x2、x1的回归模型。lm=lm(x2~x1,data=stu_data_com1) #其中x1为自变量，x2为因变量summary(lm)从结果中可以看出，回归模型是显著的。x1和x2具有一定的线性关系。因此利用回归模型来填补缺失值是可行的。

6、stu_data_new=rbind(stu_data_com1,stu_data_fill1)#将填补了缺失值的数据与完整数据合并得到最终的数据集。head(stu_data_new) #查看新的数据集dim(stu_data_new)缺失值插补完成。