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以前の投稿のフォローアップとして、 (Amelia で作成された) 多重代入データを使用して、回帰のために zelig で統計モデルの相対的な品質の通常の尺度を取得する方法を学習することに興味があります。

require(Zelig)
require(Amelia)
data(freetrade)

#Imputation of missing data
a.out <- amelia(freetrade, m=5, ts="year", cs="country")

# Regression model
z.out <- zelig(polity~tariff+gdp.pc, model="ls", data=a.out$imputations)

summary(z.out)

Model: ls
  Number of multiply imputed data sets: 5 
Combined results:
Call:
lm(formula = formula, weights = weights, model = F, data = data)
Coefficients:
                   Value   Std. Error    t-stat    p-value
(Intercept) 1.6740501340 1.0270535468 1.6299541 0.10342186
tariff      0.0196015092 0.0233789523 0.8384255 0.40234214
gdp.pc      0.0003296261 0.0001844909 1.7866798 0.07409327
For combined results from datasets i to j, use summary(x, subset = i:j).
For separate results, use print(summary(x), subset = i:j).

質問

(1) AIC、F統計量、およびMIデータの自由度の値を取得する方法を知っている人はいますか?

(2)個々のデータセットの要約によって生成された測定値の単純な平均を取ることができると今井幸助が答えた同様の質問を見つけました。「おそらく」は、私を少し疑わしくさせます。これについて何か考えはありますか？

どうもありがとう！！

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1 に答える 1

1

私はその質問について同僚と話し合ったところ、Koskuke が提案した解決策を採用することに全員で同意しました。

x1 <- summary(z.out[[1]])
x2 <- summary(z.out[[2]])
x3 <- summary(z.out[[3]])
x4 <- summary(z.out[[4]])
x5 <- summary(z.out[[5]])

#F-statistics
(x1$fstatistic[1]+x1$fstatistic[1]+x3$fstatistic[1]+x4$fstatistic[1]+x5$fstatistic[1])/5

#AIC
(AIC(z.out[[1]])+AIC(z.out[[2]])+AIC(z.out[[3]])+AIC(z.out[[4]])+AIC(z.out[[5]]))/5
于 2013-05-23T10:12:11.960 に答える