Dogłębniejsze badanie zależności brakujących danych

Korzystając z wcześniejszych informacji o zbiorze danych oceanbuoys, wskaż stwierdzenie, które najlepiej opisuje typ brakujących danych.

Spróbuj użyć funkcji gg_miss_var() i gg_miss_case() z podziałem na year, aby uzyskać więcej informacji. Na przykład:

library(naniar)
gg_miss_var(oceanbuoys, facet = year)

Dane są MCAR: kierunek wiatru jest ważny dla wyjaśnienia brakujących danych

Dane są MCAR: rok jest ważny dla wyjaśnienia brakujących danych

Dane są MAR: lokalizacja nie jest ważna dla wyjaśnienia brakujących danych

Dane są MAR: rok i lokalizacja są jednakowo ważne dla wyjaśnienia brakujących danych

연습 문제