r-mice

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對於mice包，我們如何檢查彙總分析的殘差平方和？ library(mice) imp <- mice(nhanes, seed = 24500) fit <- with(imp, lm(chl ~ age + bmi)) pool(fit) summary(pool(fit)) fit包含每個輸入數據集和pool(fit)的彙總結果的分析。是否有命令檢查標準lm對象的殘差平方和，如r

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'R'，'mice'，缺少變量插補 - 如何在稀疏矩陣中只做一列

我有一個半稀疏矩陣。所有細胞的一半都是空白的（na），所以當我試圖運行'老鼠'時，它試圖在所有細胞上運作。我只對一個子集感興趣。問題：在下面的代碼中，如何讓「鼠標」僅在前兩列操作？有沒有一種乾淨的方式來使用行延遲或行引導來做到這一點，以便前一行的內容可以幫助修補當前行中的修補程序？ set.seed(1) #domain x <- seq(from=0,to=10,length.out=1

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R - 如何將公式傳遞給函數內部的（df，glm（y〜x））構造

我在R中使用mice包來乘法 - 將一些丟失的數據進行歸零。我需要能夠指定一個傳遞給函數內的with(df, glm(y ~ x))構造的公式。 with()構造是mice包使用的格式，以分別擬合迴歸模型在每個的估算數據集中。但是，我無法弄清範圍問題阻止我成功地將公式作爲參數傳遞。這裏是一個重複的例子： library(mice) data(mtcars) mtcars[5, 5] <-

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哪個MICE推測數據集用於後續分析？

我不確定是否需要爲此提供可重現的輸出，因爲這是更常見的問題。無論如何，在運行鼠標包後，它會返回多個推測數據集的m。我們可以使用complete()函數來提取數據。但是，我很困惑，哪個數據集應該用於我的成功分析（描述性估計，模型構建等）。問題： 1.我是否需要提取特定數據集，例如complete(imp,1)？或者我應該使用整個估算數據集，例如complete(imp, "long", inc

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svydesign使用虛擬數據集時的錯誤

我正在使用svydesign分析虛擬數據集，但出現錯誤。下面是代碼： library(mitools) library(survey) data(nhanes) nhanes$hyp <- as.factor(nhanes$hyp) imp <- mice(nhanes,method=c("polyreg","pmm","logreg","pmm"), seed = 23109)

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從`mi`包中導出彙集的GEE估計值

我正在使用geepack包進行一些迴歸，並希望使用多重歸算來處理缺失值。 mi中的pool()命令對我的GEE不起作用，所以我必須導出（是嗎？），以便我可以使用geepack中的數據。 complete()函數產生每個迭代，但不是彙總的估計。有沒有一種方法可以用匯總估計來產生數據框？

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使用MICE包輸入數據的錯誤

library(mice); md.pattern(dat1) temp<-mice(dat1, m=5, seed=101) dat1<-complete(temp,2) Error in UseMethod("complete_") : no applicable method for 'complete_' applied to an object of class "mids"

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使用集羣數據的鼠標進行填充

因此，我使用mice軟件包來推算缺失的數據。我是新來的填補，所以我有一個點，但已經遇到了一個陡峭的學習曲線。爲了讓玩具例子： library(mice) # Using nhanes dataset as example df1 <- mice(nhanes, m=10) 因此，大家可以看到我估算大多采用默認設置DF1 10倍 - 我習慣使用的迴歸模型這個結果，彙集結果等。但是在我的現實生

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輸入數據必須具有類中級

我正在進行一項學校項目，在該項目中，我需要對缺失數據進行補償，並在用鼠標進行插補後嘗試使用完整功能生成完整的數據集。當我一個接一個地運行它們時，一切正常，但我想用for循環來防止我想要的不止m = 5插值。現在，當試圖運行for-loop時，我總是得到錯誤完整錯誤（插補[1]）：輸入數據必須具有類'mids'。但是當我查看這個類時是 mids，這裏怎麼回事？這是我的代碼： imputati

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Imputing values：VIM package（aggr function） - dims [product 284088]與對象的長度不匹配[284121]

我在繪製缺失/推測值時遇到問題。當我嘗試運行此代碼：（演示是數據集的名稱） mice_plot <- aggr(demo, col=c('navyblue','yellow'), numbers=TRUE, sortVars=TRUE, labels=names(demo), cex.axis=.7, gap=3, ylab=c("Missin