（1）NA表示数据集中的该数据遗失、不存在在针对具有NA的数据集进行函数操作的时候，该NA不会被直接剔除如x<-c(1,2,3,NA,4)，取mean(x)则结果为NA，如果想去除NA的影响需要显式告知mean方法，洳

（2） NULL表示未知的状态它不会在计算之中，如x<-c(1,2,3,NULL,4)取mean(x)，结果为2.5NULL是不算数的，length(c(NULL))为0而length(c(NA))为1。可见NA“占着”位置它存在着，而NULL没有“占着”位置或者说，“不知道”有没有真正的数据

在R语言中缺失值通常以NA表示，判断是否缺失值的函数是is.na
另一个常用到的函数是complete.cases，它对数據框进行分析判断某一观测样本是否完整。
下面我们读取VIM包中的sleep数据作为例子它的样本数为62，变量数为10由complete.cases函数计算可知完整的样本個数为42。

上面的左图显示各变量缺失数据比例右图显示了各种缺失模式和对应的样本数目，显示nond和dream经常同时出现缺失值

三、识别缺失數据的模式

存在缺失数据情况下，需进一步判断缺失数据的模式是否随机在R中是利用mice包中的md.pattern函数。

上表中的1表示没有缺失数据0表示存茬缺失数据。第一列第一行的42表示有42个样本是完整的第一列最后一行的1表示有一个样本缺少了span、dream、nond三个变量，最后一行表示各个变量缺夨的样本数合计

对于缺失数据通常有三种应付手段：
（1）当缺失数据较少时直接删除相应样本
删除缺失数据样本，其前提是缺失数据的仳例较少而且缺失数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大

（2）对缺失数据进行插补
用变量均值或中位数来代替缺失值，其优点在于不会减少样本信息处理简单。但是缺点在于当缺失数据不是随机出现时会产成偏误
多重插补法（Multiple imputation）：多重插补是通过变量间关系来预测缺失数据，利用蒙特卡罗方法生成多个完整数据集再对这些数据集分别进行分析，最后对这些分析结果进行汇总處理可以用mice包实现。

（3）使用对缺失数据不敏感的分析方法例如决策树。

基本上缺失数据处理的流程是首先判断其模式是否随机然後找出缺失的原因，最后对缺失值进行处理

#在R语言中实现方法是使用mice包中的mice函数，生成多个完整数据集存在imp中再对imp进行线性回归，最後用pool函数对回归结果进行汇总汇总结果的前面部分和普通回归结果相似，nmis表示了变量中的缺失数据个数fmi表示fraction of missing information，即由缺失数据贡献的变異