R语言 vmv包 tablemissing()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

tablemissing(vmv)
tablemissing()所属R语言包：vmv

                                        Tabulate and visualize missing values
                                         制表和可视化的缺失值

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Tabulates missing values in variables and patterns of missing values among variables. It produces a missing value plot displaying different patterns of missing values among variables and missing value counts.
列表变量和模式的缺失值的变量之间的遗漏值。它产生的缺失值图显示不同图案的缺失值的变量之间缺失值计数。


用法----------Usage----------


tablemissing(x, sortby = "variable")



参数----------Arguments----------

参数：x
the dataset to be examined. It should be of class matrix or dataframe.
数据集进行审查。它应该是矩阵或数据框类。


参数：sortby
a logical value indicating whether the variables, patterns or both are sorted by the numbers of missing values. Possible values are "variable" (sort by variable name), "row" (sort by pattern counts), "column" (sort by variable counts) and "both" (sort by variable and pattern counts).
一个逻辑值，该值指示是否变量，图案或进行排序的遗漏值的数字。可能的值是“变量”（排序的变量名），“行”（排序模式计数），“列”（变量计数排序）和“都”（变量和模式计数排序）。


Details

详细信息----------Details----------

This function tabulates the missing values in variables and the patterns of missings. The input data should be of class matrix or dataframe. The function also displays a missing value plot. Each row represents a pattern of missings, where the variables with missing values are shown in yellow. The  barchart below shows the proportions of missing values by variable. The barchart on the right displays the pattern frequencies. This barchart uses the concept of censored zooming. The topmost bar, representing no missing values in any variable, is likely to be much larger than the others and will then not be drawn to scale, but bordered in red to show this. Ordering of variables and patterns of missings based on counts can be very useful for exploring the structure of missings in a dataset.
此功能列表中变量和模式missings的遗漏值的。输入数据应该是类矩阵或数据框。该功能也将显示一个缺失值图。每一行代表一个模式的missings，其中的变量有缺失值显示为黄色。 BarChart的下面显示的变量的遗漏值的比例。在右边的BarChart的显示图案的频率。这BarChart的使用的概念审查缩放。最顶层的条形，没有任何变量的遗漏值，很可能比其他人要大很多，将不会被按比例绘制的，但镶上红色显示。订购的基础上计数的变量和模式missings的探索missings结构的数据集可以是非常有用的。


值----------Value----------

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>finaltable </td> <td> A table of class dataframe containing number of missing values in variable and missing pattern</td></tr> </table>  
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> finaltable </ TD> <TD>类的数据框的表变量和失踪模式包含数字的遗漏值</ TD > </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------



Waqas Ahmed Malik




实例----------Examples----------


data(adult, package="vmv")
tablemissing(adult, sortby="variable")


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注：
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