問題タブ [r-mice]

R の MICE パッケージを使用して、アンケート調査の欠損データに対する多重代入を正常に完了し、プールされた代入変数に対して線形回帰を実行しました。プールされた単一の変数を抽出してグラフにプロットする方法がわかりません。何か案は？

例えば

プールされた APE を TMAS でプロットしたい。

nhanes を使用した再現可能な例:

プールされた bmi に対してプールされた chl をプロットしたいと思います (たとえば)。

私が達成できた最高のものは

これは、5つの代入すべてを組み合わせたプロットを提供すると信じており、私が探しているものとはまったく異なります(私は思います)。

ggplot をすでに数回使用していますが、この問題を解決するのに本当に苦労しています。ggplot を使用しようとする忌まわしい試みをせずに、何をしたいのかを説明するのが最も簡単だと思います。

ggplot でこれらの種類のバープロットを示す見栄えの良いプロット グリッドを作成したいと思います。

ldt <-complete(impute,"long", include=TRUE)and thenを使用する必要があると思いますが、その後melt(ldt, c(".imp",".id","hyp"))ggplot を呼び出す方法がわかりません:(

実際のデータにはさまざまな変数があり、これはカテゴリ変数にのみ適用されることに注意してください。関数を作成し、それを使用して実行できると考えてsapplyいましたが、カテゴリ列でのみですか? しかし、私はそれを行う方法についてあまり考えていません!

私の以前の質問に対する @ROLO からの次のコードは、3 つのプロットを生成します。

私の質問は、これを変更してそれぞれを個別にプロットするにはどうすればよいですか?

生存データといくつかの共変量が欠落しているデータセットがあります。関数を使用して m 個のデータセットを代入するために mouse-package を正常に適用しmice()、オブジェクトを作成し、imputationList各 m 個のデータセットに Cox PH モデルを適用しました。その後、関数を使用して結果をプールしましたMIcombine()。これは私の質問につながります：

各共変量のプールされた推定値の p 値を取得するにはどうすればよいですか? MIcombineそれらはオブジェクト内のどこかに隠されていますか?

p値がすべてではないことは理解していますが、対応するp値なしで推定値と信頼区間を報告するのは奇妙に思えます。おおよその計算ができます。Altman が提供する式などを使用した信頼区間からの p 値ですが、これは非常に複雑に思えます。答えを探しましたが、この問題について言及している人さえ見つかりません。私は明らかな何かを見落としていますか？

例えば：

MIcombine オブジェクトの構造を並べ替えようとしましたが、まだ p 値を見つけることができません。

MICE パッケージを使用して R で複数の代入を作成しようとしていますが、kepp のメモリが不足しています。これは私が得るエラーメッセージです：

私は 64 ビット R と Windows 7 および 8 Gb RAM を使用しています。物理メモリとメモリ サイズ R をそれぞれ 8 Gb と 6.5 Gb に増やしてみましたが、それでも機能しません。現在、27,000 行と 17 列を含むデータ セットで代入を実行しようとしていますが、1,600,000 行と 17 列のより大きなデータで使用したいと考えています。

誰かが私を助けることができますか？深く感謝します。

/ジェスパー

約 11,500 行と 15 因子のデータセットがあります。重要な数の欠損値を持つ因子は 2 つだけで、3 つの因子の値を代入するだけで済みます。マウスを使用して帰属データセットを作成しようとしており、次のコードを使用しています。

このコードの後に​​、次のエラー メッセージが表示されます。

as.data.frame.default(data) のエラー: クラス '"mids"' を data.frame に強制できません

これが何を意味するのか、私は完全に途方に暮れています。欠落しているデータを削除し、通常の glm を使用するだけで、この同じ分析を行うのに問題はありませんでした。また、lmer を使用して帰属データセットに対してマルチレベル ロジスティック モデルを実行したいと考えています (これは、これを glm で動作させた後の次のステップです)。知っておくと良いでしょう。このエラーをインターネットで検索しようとしましたが、どこにも行きません。私はちょうど本当に R を学んでいるので、環境にもまだあまり慣れていません。

御時間ありがとうございます！

miceかなり大きなデータ セット (30 個のカテゴリ予測変数と予測変数、
n = 1000) を使用して R で実行すると、次のエラーが発生します。

のエラーchol.default(fit.sum$cov.unscaled): 次数 17 の先行マイナーが正定値ではありません

polyreg代入法として、ほとんどの変数に (多項回帰)を使用します。このエラーが発生する理由がわからないため、それを再現するコードをこれ以上投稿することはできません。

MICE で線形回帰を使用している場合、ここで同様の問題が発生する投稿を見つけました。この投稿は、Cross Validated で回答を受け取りませんでした。

この投稿で示されているように、Gibbs サンプリングで必要になるいくつかの手順にも関連している可能性があります。MCMCOPは、MICEが使用する手順に関連する、を使用した自己プログラム関数でこのエラーを説明しました。

私は主要な未成年者が何であるかを知りません。

MICE パッケージを実行した後、欠損値の数は、5 つの完全な代入セットのそれぞれで 147428 から 46093 に縮小されます。しかし、代わりに0 NAであるはずではありませんか???

ありがとう！

ここに私のMICEコードがあります: