R迴歸分析中缺失的標誌案例

Question

當在R中運行迴歸分析（使用glm）時，由於數據的「缺失」，案例被刪除。有什麼方法可以標記哪些案件已被刪除？理想情況下，我想從我的原始數據框中刪除這些。

非常感謝

Answer 1

由glm()返回的模型擬合對象記錄了它排除的不完整數據的行號。他們有點埋沒，但你可以這樣進行檢索：或者

## Example data.frame with some missing data 
df <- mtcars[1:6, 1:5] 
df[cbind(1:5,1:5)] <- NA 
df 
#     mpg cyl disp hp drat 
# Mazda RX4   NA 6 160 110 3.90 
# Mazda RX4 Wag  21.0 NA 160 110 3.90 
# Datsun 710  22.8 4 NA 93 3.85 
# Hornet 4 Drive 21.4 6 258 NA 3.08 
# Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 NA 
# Valiant   18.1 6 225 105 2.76 

## Fit an example model, and learn which rows it excluded 
f <- glm(mpg~drat,weight=disp, data=df) 
as.numeric(na.action(f)) 
# [1] 1 3 5 

，以獲得行索引，而不必擬合模型，用同樣的策略與model.frame()輸出：

as.numeric(na.action(model.frame(mpg~drat,weight=disp, data=df))) 
# [1] 1 3 5 

Answer 2

沒有一個重複的例子，我無法提供適合您的問題代碼，但在這裏，應該工作的通用方法。假設你的數據框叫做df，你的變量被稱爲y，x1，x2等等。假設你需要y，x1，x3和x6在你的模型中。

# Make a vector of the variables that you want to include in your glm model 
# (Be sure to include any weighting or subsetting variables as well, per Josh's comment) 
glm.vars = c("y","x1","x3","x6") 

# Create a new data frame that includes only those rows with no missing values 
# for the variables that are in your model 
df.glm = df[complete.cases(df[ , glm.vars]), ] 

另外，如果你想看到這一點至少有一個缺失值的行，請執行下列操作（注意添加!（以下簡稱「非」運算符））：

df[!complete.cases(df[ , glm.vars]), ]