How to resolve Missing Values in R?

Description

To resolve the missing values using R programming.

What is Missing Value?

 

  • In statistics, missing data, or missing values,occur when no data value is storedfor the variable in an observation.

Need of detecting Missing

Data:

  • Missing data are a common occurrenceand can have a significant effecton the conclusionsthat can be drawnfrom the data.

 

Package and Function:

  • R Package : mice
  • To view the missing value in tabularform
  • To impute the missing values withmean/median/mode
  • R Function :na(x)– To check whether there is any missingvalues in the given data frame ormatrix
  • R Function : sum(x)– To find the number of missing values
  • R Function : cases(x)–To print a logical vector thatindicates complete and missing rows(i.e. rows without NA).
  • R Function : omit(x)– To remove the columns having missingvalues
  • R Function : pattern(x)– This function from MICE packageused to view the tabular form of missingValues
  • X — Data Frame or Matrix

#Weibull Distribution

#dweibull
x<-seq(0,100,by=1)
y<-dweibull(x,shape = 3,scale=8)
plot(x,y,main=”dweibull plot”,col=”blue”)

#pweibull
y<-pweibull(x,shape=3,scale=10)
plot(x,y,main=”pweibull”,col=”red”)

#qweibull
y<-qweibull(p=0.4,shape = 2,scale = 2)
print(y)

#rweibull
x<-rweibull(n =20,shape = 4,scale = 4)
hist(x,col=275)

Leave Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

clear formSubmit