R语言多种方法插补mice中nhanes数据缺失值

1. 使用默认方法

使用mice包的默认方法，可以使用下面的代码进行插补：

library(mice)
data(nhanes)
imp <- mice(nhanes)
complete_data <- complete(imp)

2. 使用线性回归插补

使用线性回归插补，可以使用下面的代码：

library(mice)
data(nhanes)
imp <- mice(nhanes, method = "norm.predict")
complete_data <- complete(imp)

3. 使用k-近邻插补

使用k-近邻插补，可以使用下面的代码：

library(mice)
data(nhanes)
imp <- mice(nhanes, method = "pmm")
complete_data <- complete(imp)

4. 使用多元插补

使用多元插补，可以使用下面的代码：

library(mice)
data(nhanes)
imp <- mice(nhanes, method = "norm.nob")
complete_data <- complete(imp)

5. 使用回归树插补

使用回归树插补，可以使用下面的代码：

library(mice)
data(nhanes)
imp <- mice(nhanes, method = "cart")
complete_data <- complete(imp)

6. 使用随机森林插补

使用随机森林插补，可以使用下面的代码：

library(mice)
data(nhanes)
imp <- mice(nhanes, method = "rf")
complete_data <- complete(imp)
``