title: MICE does not impute certain columns, but also does not give an error
body: <p>I know that similar questions have been asked before (e.g., <a href="https://stackoverflow.com/questions/27351903/r-mice-imputation-failing">1</a>, <a href="https://stats.stackexchange.com/questions/127104/r-mice-imputation-failing">2</a>, <a href="https://stackoverflow.com/questions/20947908/imputation-mice-in-r-still-na-left-in-dataset">3</a>), but I still do not understand the reason why <code>mice</code> is failing to predict missing values even when I try unconditioned mean like in the example <a href="https://stackoverflow.com/questions/27351903/r-mice-imputation-failing">1</a>.</p>
  <p>The sparse matrix I have is:</p>
  <pre><code>            k1    k3       k5       k6       k7       k8      k11      k12      k13      k14      k15
   [1,]       NA    NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.066667
   [2,] 0.909091    NA       NA       NA       NA 0.944723       NA       NA 0.545455       NA       NA
   [3,] 0.545455    NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.818182 0.800000 0.466667
   [4,] 0.545455    NA 0.642857       NA       NA 0.260954       NA       NA       NA       NA       NA
   [5,]       NA 0.750 0.500000       NA 0.869845       NA 0.595013       NA       NA       NA       NA
   [6,] 0.727273 0.625       NA 0.583333       NA       NA       NA 0.500000 0.545455       NA       NA
   [7,]       NA    NA 0.571429       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.866667
   [8,] 0.545455    NA       NA       NA       NA 0.905593 0.677757       NA       NA       NA       NA
   [9,]       NA 0.999 0.714286 0.750000       NA       NA 0.881032       NA       NA 0.933333 0.733333
  [10,]       NA 0.750       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.545455       NA       NA
  [11,]       NA    NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.818182       NA       NA
  [12,]       NA 0.999       NA 0.583333       NA       NA 0.986145 0.666667 0.909091       NA       NA
  [13,] 0.818182    NA 0.857143 0.583333 0.001000       NA       NA       NA       NA 0.133333       NA
  [14,]       NA 0.999 0.357143       NA 0.635087       NA       NA       NA       NA       NA       NA
  [15,]       NA 0.750 0.857143 0.250000 0.742082 0.001000 0.001000       NA 0.636364       NA 0.533333
  [16,]       NA 0.999       NA 0.250000       NA       NA       NA       NA 0.909091       NA       NA
  [17,] 0.727273 0.999 0.001000       NA       NA       NA 0.886366 0.666667 0.909091 0.800000 0.933333
  [18,]       NA    NA 0.571429       NA       NA 0.953382       NA 0.833333 0.727273       NA       NA
  [19,]       NA    NA       NA       NA 0.661476       NA       NA 0.500000       NA 0.933333 0.600000
  [20,]       NA    NA 0.857143       NA 0.661661 0.459014 0.283793       NA       NA       NA       NA
  [21,]       NA    NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.800000
  [22,] 0.454545    NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.333333 0.727273       NA 0.533333
  [23,]       NA    NA       NA 0.333333 0.790737       NA       NA       NA 0.727273 0.433333       NA
  [24,]       NA 0.875       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.999000       NA
  [25,]       NA    NA 0.571429 0.583333       NA       NA 0.196147 0.500000       NA       NA       NA
  [26,]       NA 0.999 0.642857 0.250000       NA       NA       NA       NA 0.636364 0.700000       NA
  [27,]       NA    NA 0.714286       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA
  [28,]       NA 0.875       NA 0.500000       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.666667
  [29,] 0.636364 0.750       NA       NA       NA 0.999000 0.999000       NA       NA       NA       NA
  [30,] 0.727273    NA       NA       NA 0.916098 0.734748       NA       NA       NA 0.833333       NA
  [31,]       NA    NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.733333
  [32,]       NA 0.875       NA 0.500000       NA       NA       NA       NA 0.818182       NA       NA
  [33,] 0.636364    NA       NA       NA       NA       NA 0.829819       NA 0.727273       NA 0.733333
  [34,]       NA    NA 0.500000       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.666667
  [35,]       NA    NA 0.214286       NA       NA 0.529592       NA 0.001000 0.909091       NA       NA
  [36,]       NA    NA       NA 0.416667 0.808369       NA       NA 0.500000 0.909091 0.633333 0.733333
  [37,]       NA    NA 0.357143       NA       NA 0.837555 0.755077       NA 0.818182       NA       NA
  [38,]       NA    NA       NA 0.166667 0.841643 0.364216       NA       NA       NA 0.733333       NA
  [39,]       NA    NA 0.500000 0.750000       NA       NA       NA       NA 0.818182 0.999000 0.800000
  [40,]       NA    NA       NA       NA 0.931836       NA       NA       NA       NA       NA 0.133333
  [41,]       NA    NA 0.714286       NA       NA 0.848688       NA       NA       NA       NA       NA
  [42,]       NA    NA 0.214286 0.333333 0.700812 0.208412       NA 0.333333       NA       NA       NA
  [43,] 0.454545    NA       NA       NA 0.109326 0.346767 0.877241 0.833333       NA       NA       NA
  [44,] 0.818182    NA 0.857143       NA       NA 0.931636       NA       NA       NA 0.733333       NA
  [45,] 0.363636 0.750       NA       NA       NA       NA       NA 0.166667 0.818182       NA       NA
  [46,]       NA    NA 0.785714       NA 0.738672       NA       NA       NA       NA 0.100000       NA
  [47,] 0.181818    NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA       NA 0.001000
  [48,]       NA    NA 0.001000 0.083333 0.308050 0.139592       NA 0.166667       NA       NA       NA
  [49,]       NA    NA       NA       NA 0.561841 0.817696       NA 0.666667       NA 0.300000       NA
  [50,]       NA    NA       NA 0.416667       NA       NA       NA       NA 0.545455       NA 0.866667
  [51,]       NA 0.875       NA       NA 0.039781       NA       NA       NA       NA 0.933333       NA
  [52,]       NA    NA 0.357143       NA       NA       NA       NA 0.333333       NA       NA       NA
  [53,]       NA 0.999       NA       NA       NA 0.835015       NA       NA       NA 0.833333 0.666667
  [54,]       NA 0.750       NA 0.416667       NA       NA 0.623528 0.333333 0.818182       NA       NA
  [55,]       NA    NA       NA 0.666667       NA 0.878312       NA       NA       NA       NA       NA                                                      
  </code></pre>
  <p>And I apply the following standard mice function</p>
  <pre><code>res &lt;- mice(Sparse_Data, maxit = 30, meth = &quot;mean&quot;, seed = 500, print = FALSE)
  t &lt;- complete(res, action = &quot;long&quot;, TRUE) # all the estimations in 10 iterations
  out &lt;- split(t , f = t$.imp)[-1] 
  a &lt;- Reduce(&quot;+&quot;, out) / length(out)
  data_Pred &lt;- a[, 3:ncol(a)]
  </code></pre>
  <p>The predicted matrix I get is:</p>
  <pre><code>           k1        k3        k5        k6        k7        k8      k11       k12       k13       k14      k15
  56  0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606 0.066667
  57  0.9090910 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.9447230       NA 0.4583958 0.5454550 0.6959606       NA
  58  0.5454550 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.8181820 0.8000000 0.466667
  59  0.5454550 0.8676667 0.6428570 0.4429824 0.6069598 0.2609540       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606       NA
  60  0.6060607 0.7500000 0.5000000 0.4429824 0.8698450 0.6313629 0.595013 0.4583958 0.7561986 0.6959606       NA
  61  0.7272730 0.6250000 0.5373542 0.5833330 0.6069598 0.6313629       NA 0.5000000 0.5454550 0.6959606       NA
  62  0.6060607 0.8676667 0.5714290 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606 0.866667
  63  0.5454550 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.9055930 0.677757 0.4583958 0.7561986 0.6959606       NA
  64  0.6060607 0.9990000 0.7142860 0.7500000 0.6069598 0.6313629 0.881032 0.4583958 0.7561986 0.9333330 0.733333
  65  0.6060607 0.7500000 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.5454550 0.6959606       NA
  66  0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.8181820 0.6959606       NA
  67  0.6060607 0.9990000 0.5373542 0.5833330 0.6069598 0.6313629 0.986145 0.6666670 0.9090910 0.6959606       NA
  68  0.8181820 0.8676667 0.8571430 0.5833330 0.0010000 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.1333330       NA
  69  0.6060607 0.9990000 0.3571430 0.4429824 0.6350870 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606       NA
  70  0.6060607 0.7500000 0.8571430 0.2500000 0.7420820 0.0010000 0.001000 0.4583958 0.6363640 0.6959606 0.533333
  71  0.6060607 0.9990000 0.5373542 0.2500000 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.9090910 0.6959606       NA
  72  0.7272730 0.9990000 0.0010000 0.4429824 0.6069598 0.6313629 0.886366 0.6666670 0.9090910 0.8000000 0.933333
  73  0.6060607 0.8676667 0.5714290 0.4429824 0.6069598 0.9533820       NA 0.8333330 0.7272730 0.6959606       NA
  74  0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6614760 0.6313629       NA 0.5000000 0.7561986 0.9333330 0.600000
  75  0.6060607 0.8676667 0.8571430 0.4429824 0.6616610 0.4590140 0.283793 0.4583958 0.7561986 0.6959606       NA
  76  0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606 0.800000
  77  0.4545450 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.3333330 0.7272730 0.6959606 0.533333
  78  0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.3333330 0.7907370 0.6313629       NA 0.4583958 0.7272730 0.4333330       NA
  79  0.6060607 0.8750000 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.9990000       NA
  80  0.6060607 0.8676667 0.5714290 0.5833330 0.6069598 0.6313629 0.196147 0.5000000 0.7561986 0.6959606       NA
  81  0.6060607 0.9990000 0.6428570 0.2500000 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.6363640 0.7000000       NA
  82  0.6060607 0.8676667 0.7142860 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606       NA
  83  0.6060607 0.8750000 0.5373542 0.5000000 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606 0.666667
  84  0.6363640 0.7500000 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.9990000 0.999000 0.4583958 0.7561986 0.6959606       NA
  85  0.7272730 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.9160980 0.7347480       NA 0.4583958 0.7561986 0.8333330       NA
  86  0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606 0.733333
  87  0.6060607 0.8750000 0.5373542 0.5000000 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.8181820 0.6959606       NA
  88  0.6363640 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629 0.829819 0.4583958 0.7272730 0.6959606 0.733333
  89  0.6060607 0.8676667 0.5000000 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606 0.666667
  90  0.6060607 0.8676667 0.2142860 0.4429824 0.6069598 0.5295920       NA 0.0010000 0.9090910 0.6959606       NA
  91  0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.4166670 0.8083690 0.6313629       NA 0.5000000 0.9090910 0.6333330 0.733333
  92  0.6060607 0.8676667 0.3571430 0.4429824 0.6069598 0.8375550 0.755077 0.4583958 0.8181820 0.6959606       NA
  93  0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.1666670 0.8416430 0.3642160       NA 0.4583958 0.7561986 0.7333330       NA
  94  0.6060607 0.8676667 0.5000000 0.7500000 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.8181820 0.9990000 0.800000
  95  0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.9318360 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606 0.133333
  96  0.6060607 0.8676667 0.7142860 0.4429824 0.6069598 0.8486880       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606       NA
  97  0.6060607 0.8676667 0.2142860 0.3333330 0.7008120 0.2084120       NA 0.3333330 0.7561986 0.6959606       NA
  98  0.4545450 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.1093260 0.3467670 0.877241 0.8333330 0.7561986 0.6959606       NA
  99  0.8181820 0.8676667 0.8571430 0.4429824 0.6069598 0.9316360       NA 0.4583958 0.7561986 0.7333330       NA
  100 0.3636360 0.7500000 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.1666670 0.8181820 0.6959606       NA
  101 0.6060607 0.8676667 0.7857140 0.4429824 0.7386720 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.1000000       NA
  102 0.1818180 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606 0.001000
  103 0.6060607 0.8676667 0.0010000 0.0833330 0.3080500 0.1395920       NA 0.1666670 0.7561986 0.6959606       NA
  104 0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.4429824 0.5618410 0.8176960       NA 0.6666670 0.7561986 0.3000000       NA
  105 0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.4166670 0.6069598 0.6313629       NA 0.4583958 0.5454550 0.6959606 0.866667
  106 0.6060607 0.8750000 0.5373542 0.4429824 0.0397810 0.6313629       NA 0.4583958 0.7561986 0.9333330       NA
  107 0.6060607 0.8676667 0.3571430 0.4429824 0.6069598 0.6313629       NA 0.3333330 0.7561986 0.6959606       NA
  108 0.6060607 0.9990000 0.5373542 0.4429824 0.6069598 0.8350150       NA 0.4583958 0.7561986 0.8333330 0.666667
  109 0.6060607 0.7500000 0.5373542 0.4166670 0.6069598 0.6313629 0.623528 0.3333330 0.8181820 0.6959606       NA
  110 0.6060607 0.8676667 0.5373542 0.6666670 0.6069598 0.8783120       NA 0.4583958 0.7561986 0.6959606       NA                                  
  </code></pre>
  <p>Maybe someone can shed some light on the problem?</p>