これに似た、データが欠落している多変量回帰を実行しているデータセットがあります。
dat <- data.frame(y = c(1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 4, NA, 10),
x = c(6, 5, NA, 3, 9, 2, 6, 1, 7, 10),
z = c(4, 6, 4, 3, 1, 2, 1, 5, 10, NA))
ペアごとの削除を行いたいです。これによりNA、独立変数の1つが存在する場合、関数はその観測を使用して、利用可能な値を回帰します。次のオプションを使用してみましna.actionたが、まったく同じ出力が得られます。リストごとの削除ではなく、ペアごとに OLS 回帰 (または別の種類) を行う方法はありますか?
summary(lm(y ~ x + z, data = dat))
summary(lm(y ~ x + z, data = dat, na.action = "na.omit"))
summary(lm(y ~ x + z, data = dat, na.action = "na.exclude"))
補足として、私の理解では、リストごとの削除では、関数は完全な観測のみを使用しますが、ペアごとの削除では、回帰の目的で同じ観測に2つの値があるすべてのケースを使用します。私がこれを間違っていると理解したら、私に知らせてください。本質的に、私の問題は、多くの変数に対して中程度の量の欠落データがあるため、N450kから170k obsになることです。これは大量のデータであり、マルチレベル データであり、mice一度に 1 つの変数で 2 レベル MICE を実行できる関数しかパッケージにないためです。