私はRのマウスパッケージを使用して複数の代入を行い、その背後にあるアルゴリズムを理解しようとしています.
そのドキュメントhttp://www.jstatsoft.org/v45/i03/paperから、MICE アルゴリズムが使用されていると言われています。私の理解では、Gibbs Sampler を使用して MCMC を実行します。ここでは、Y-(Y を含まない他のすべての変数) を指定して、Y(欠損値のある変数) の条件付き分布を定義するパラメーター BETA をシミュレートします。シミュレートされた BETA を使用して、対応する条件付き分布が定義されます。次に、条件付き分布から値を引き出し、欠落をそれで置き換えます。値が欠落しているすべての変数に対して手順を繰り返します。
しかし、私が理解していないのは、回帰がどこで起こるのかということです. mouse() 関数では、'method' パラメータを指定する必要があります。たとえば、二項分布変数の場合は 'logreg'、2 水準以上の因子変数の場合は 'polyreg' です。代入が MCMC によって行われる場合、なぜ回帰を指定する必要があるのでしょうか?
一部のドキュメントでは、MICE アルゴリズムが、パターンが欠落しているすべての変数に対して反復的に回帰を実行することが示されています。毎回、欠落している 1 つの変数が回答者変数であり、その他はすべて説明変数です。次に、当てはめた値を使用して欠損値を置き換え、欠損値を持つ次の変数に進みます。次の回帰には、最後の回帰からの推定データが含まれます。これは Gibbs sampler と同じ方式ですが、シミュレーションはないようです。詳細はこちらhttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
Rのマウスで実際に何が起こっているのかを理解するのを手伝ってくれる人はいますか?