r-mice

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    小鼠R：如何排除已經在鼠標初始化過程中的變量

    我是R新手，我使用鼠標來推測一些缺失的值。我需要排除一個變量（稱爲TankId）已經在初始化過程。 我知道如何在初始化完成後排除一個變量，但我沒有任何關於如何在初始化步驟中排除它的線索。 下面是代碼： initialization <-mice(train, maxit=0) complete_train<- complete(initialization) meth = initializa
    r initialization r-mice 2017-07-07

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    如何利用老鼠

    利用老鼠進行的包我估算的數據集都喜歡選擇最佳的估算數據： 小鬼< - 小鼠（NHANES） 它爲每個變量5個估算數據： 小鬼$小鬼$ BMI 35.3 30.1 26.3 28.7 27.2 3 30.1 22.0 30.1 28.7 22.0 4 21.7 27.2 25.5 24.9 21.7 6 24.9 25.5 24.9 27.5 22.5 10 20.4 33.2 26.3 27.2
    r-mice 2017-04-18

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    瞭解R中小鼠功能的mi.anova輸出，miceadds軟件包

    我有一個數據框，裏面包含了我用老鼠輸入的數據。 我不完全理解我得到的輸出。 SSQ =平方和。但是，哪個平方和？剩餘的平方和？或總平方數 - 殘差平方和？我假設後者，但我不確定。 df1有意義 - 它是每個變量-1內的組數。 df2我不明白。我有473個變量，以及20個老鼠的推測。但即使是473 x 20也不等於下面第一列的500萬！ 此外，eta2是指單向anova的結果，partial-eta
    r statistics anova imputation r-mice 2017-09-17

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    如何在R中設置MaxNWts值

    我試圖通過鼠標包來歸類分類數據。 {qualiD = mice(quali,1, seed=123)} 而且我得到以下錯誤： {Error in nnet.default(X, Y, w, mask = mask, size = 0, skip = TRUE, softmax = TRUE, : too many (2184) weights} 我試圖通過包括MaxNWts PARAM增加配重
    r r-mice 2017-04-23

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    將公式作爲變量運行鼠標：即時評估而不是稍後評估？

    的R包mice配備了下面的例子： library("mice") imp <- mice(nhanes) fit <- with(data=imp,exp=lm(bmi~hyp+chl)) 我想要的with()像一個靈活的呼叫： model_formula <- bmi~hyp+chl fit <- with(data=imp,exp=lm(model_formula)) 但這拋出E
    r evaluation r-mice 2017-09-24

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    時滯分析

    我的問題和數據相似，在後：Loop Through Data with Sequential Time Lags output Linear Regression Coefficients set.seed(242) df<- data.frame(month=order(seq(1,248,1),decreasing=TRUE), psit=c(79,1, NA, 69, 66, 77, 7
    r time-series r-mice 2017-09-24

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    R小鼠：使用quickpred指定預測變量的最大數目

    我發現mice中的quickpred函數對於提供一些指導重用：選擇變量以在多重歸因過程中用作預測變量。我最近遇到了一個場景，其中quickpred將給定結果的預測因子數量減少到800多個變量。出於好奇，是否可以指定函數選擇的每個結果的預測因子的最大數量（比如15）？ 例如： 從mice包幫助文件， df <- mice::nhanes # default: include all predic
    r r-mice 2017-08-11

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    循環列和行中的R

    我很難創建一個循環來識別列中的缺失值。我正在使用這個循環將列添加到一個較小的數據集中，用鼠標算出，然後合併回來。我不能在我的函數中手動編寫，因爲輸出數據將是基於區域代碼的較小子集，並且每個區域代碼在不同列中具有不同的缺失值。 參考： library(mice) ListingPricePrep<-function(Zip,dataset){ City<-subset.data.
    r loops r-mice 2017-06-28

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    使用鼠標進行多次插補後的羣集健壯標準錯誤R包

    我想使用mids類對象來計算羣集健壯標準錯誤。這是由於我原始數據的一列中缺少值的多重插補。下面是一個簡單例子。 library(mice) y <- c(1,0,0,1,1,1,1,0) x <- c(26, 34, 55, 15, 31 ,47, 97, 12) z <- c(2, NA, 0, NA, 3 ,7,7, 5) mydata <- as.data.frame(cbind(y
    r imputation r-mice robust multiple-mice 2017-05-16

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    添加條件限制MICE程序合理值

    我得到的數據集從這裏的帖子在計算器中的一個（雖然我修改了它通過增加變量） df <- data.frame(age = c(24,37,58,65,70,84), overall_tumor_grade = c(1,1,2,3,'X',NA), tumor_size = c(1.5,2.0,4.2,5.6,0,0.1), number_var1 = c(1
    r imputation r-mice 2017-03-28
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