r-mice

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マウスのmi.anova出力がRで機能していることを理解していて、マウスがパッケージを追加しています

私はマウスで代用しているデータが欠落しているデータフレームを持っています。私が得ている出力を完全に理解していません。 SSQ =二乗和。しかし、正方形の合計は？残存平方和？または総平方和 - 残余平方和？私は後者を想定していますが、わかりません。 df1は意味があります。これは、各変数内のグループ数-1です。 df2わかりません。私はマウスに473の変数と20の代償を持っています。しかし、473

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RのMaxNWts値を設定する方法

私は、マウスパッケージを使用してカテゴリのデータを入力しようとしています。 {qualiD = mice(quali,1, seed=123)} そして、私は次のエラーを取得する： {Error in nnet.default(X, Y, w, mask = mask, size = 0, skip = TRUE, softmax = TRUE, : too many (2184) weigh

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数式を変数として実行しているマウス：後で評価するのではなく即時評価を実行しますか？

Rパッケージmiceは、次の例が付属しています： library("mice") imp <- mice(nhanes) fit <- with(data=imp,exp=lm(bmi~hyp+chl)) は、私のようなwith()の柔軟な呼び出したい： model_formula <- bmi~hyp+chl fit <- with(data=imp,exp=lm(model_form

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タイムラグ分析は

私の質問とデータがポストに似ています：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,

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ルーピングの列と行R

列に欠損値を特定するループを作成するのが難しいです。このループを使用して、小さなデータセットに列を追加し、マウスで代入してから後でマージします。出力データはエリアコードに基づいてより小さいサブセットになり、各エリアコードは異なる列で異なる欠損値を持つため、私の関数内で手作業で書くことはできません。参考のため： library(mice) ListingPricePrep<-functi

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Rでは、複数のデータフレームから1つの列の平均統計データを取得する方法は？

Aバックは私がmice() 20回で複数のインピューテーションを行い、以下を使用して、これらを保存しながら： for (i in 1:20) { write.csv(complete(imp20, i), file=paste("imp", i, ".csv", sep="")) } 今、私は「送金」という名前の変数にN平均と%を導出したいと思います（これらの変数は、小児期の性的

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マウスRパッケージを使用した多重代入後のクラスターロバスト標準エラー

midsクラスオブジェクトを使用してクラスターロバスト標準エラーを計算したいと思います。これは、元のデータの列に欠損値が複数代入されることによって発生します。下の最小の例。 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)

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Rのマウス：既にマウスの初期化プロセスで変数を除外する方法

私はRには新しく、いくつかの欠損値を代用するためにマウスを使用しています。私はすでに（TankIdと呼ばれる）変数初期化プロセス。初期化が完了したらどのように変数を除外するのか知っていますが、初期化のステップでもそれを除外する方法の手がかりはありません。ここでコードです： initialization <-mice(train, maxit=0) complete_train<- compl

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弾性ネットで使用するために帰属データに行列を生成する

miceを使用して50個のデータセットを作成した後、glmnetを使用して弾性ネットを実行したいと考えています。帰属データを分析する適切な方法は、mice(x,...)が実行されたときに作成されたmidsオブジェクトにwithとpool関数を適用することですが、glmnetはデータを行列として供給する必要があることを理解しています。 model.matrixとbuild.xの両方を使用して、汎用デ

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マウスでdata.frameのすべての列に値を代入する

マウスを使用して線形モデルを使用して値を代入しようとしています。マウスの私の理解は、それが行を繰り返すことです。 NAsを持つ列の場合、他のすべての列を予測変数として使用し、モデルに適合させてから、このモデルのサンプルを使用してNAsを埋めます。ここでは、いくつかのデータを生成し、切り抜きを使用して欠落したデータを導入する例を示します。 n <- 100 xx<-data.frame(