用R语言将多重插补法应用到sleep数据集上，将输出结果与行删除缺失值的结果进行对比，给出相应代码，并简单阐述你的结论。

在R语言中，我们可以使用`mice`包来进行多重插补（Multiple Imputation），这个包提供了一个功能强大的工具来处理缺失值。首先，你需要安装并加载必要的库，然后使用`sleep`数据集作为示例，这个数据集通常包含睡眠质量相关的变量。

# 安装并加载所需库
install.packages("mice")
library(mice)
library(Hmisc) # 用于合并处理后的数据

# 加载sleep数据集（如果不存在，需要先从某个地方导入）
data(sleep)

# 对缺失值进行查看
summary(is.na(sleep))

# 使用mice进行多重插补
imp_sleep <- mice(sleep, method = "pmm", maxit = 5) # pmm是预测均值匹配的一种插补方法
imp_sleep$imputed # 查看所有填充的数据

# 对于原数据集，删除含有缺失值的行
clean_sleep <- na.omit(sleep)

# 比较两者的差异，例如，可以计算描述统计量或模型拟合结果
comp_stats <- cbind(
  summary(clean_sleep),
  summary(complete(imp_sleep))) 

# 结论部分
# 通过比较，我们可以看到：
# - 插补后的数据集大小可能会比原始无缺失值的数据集大，因为每个缺失值都被替换为一组新的估计值；
# - 插补数据集的某些统计特性可能会有所不同，特别是对于插补了数值的变量；
# - 如果模型在插补后的数据上拟合良好，说明插补策略有效；反之，可能存在信息丢失，导致模型性能下降；
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