我有列表格式的数据（pisa_math_tot）。我想用鼠标功能来估算丢失的数据。
函数mice（）以包含缺失数据的数据框开始，并返回包含几个完整数据集的对象（默认值为5）。通过在原始数据帧中输入缺失数据的值来创建每个完整数据集。
数据的名称pisa_math_tot
type of(pisa_math_tot) # [1] "list"
md.pattern(pisa_math_tot) # output tell us 194 complete and 436 missing
HKG PISAMATH TOT MEANSCORE SVN PISAMATH.1 TOT.1
1 AUS PISAMATH TOT MEANSCORE A 2000 NA
2 AUS PISAMATH TOT MEANSCORE A 2001 NA
3 AUS PISAMATH TOT MEANSCORE A 2002 NA
4 AUS PISAMATH TOT MEANSCORE A 2003 524
5 AUS PISAMATH TOT MEANSCORE A 2004 NA
6 AUS PISAMATH TOT MEANSCORE A 2005 NA
7 AUS PISAMATH TOT MEANSCORE A 2006 520
8 AUS PISAMATH TOT MEANSCORE A 2007 NA
9 AUS PISAMATH TOT MEANSCORE A 2008 NA
10 AUS PISAMATH TOT MEANSCORE A 2009 514
11 BEL PISAMATH TOT MEANSCORE A 2000 NA
12 BEL PISAMATH TOT MEANSCORE A 2001 NA
13 BEL PISAMATH TOT MEANSCORE A 2002 NA
14 BEL PISAMATH TOT MEANSCORE A 2003 529
15 BEL PISAMATH TOT MEANSCORE A 2004 NA
# Imputing Missing data using mice()
Library(mice)
imp <- mice(pisa_math_tot, 436) # 436 is (m) number of what i want to impute
fit <- with(imp, analysis) # Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'analysis' not found
pooled <- pool(fit)
summary(pooled)
我需要将TOT.1列中缺失的数据归为数学分数。
但是，即使使用这些代码，由于我运行时遇到的错误，我无法归因于我的数据。