R中的缺失值处理流程
step1：识别缺失数据 step2：检查导致数据确实的原因 step3：删除包含缺失值的实例或用最合理的数值代替缺失值（删除或插补） *对于缺失数据的分类： MCAR：完全随机缺失 MAR：随机缺失，缺失数据的概率与其他观测变量相关，与为未观测值不相关 NMAR： 非随机缺失，缺失概率与未观测值相关 library(mice) 以VIM包中的 哺乳动物睡眠 sleep数据集为例 step1：识别
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