ライブラリ「マウス」のマウス関数で欠落しているケースを代入しているときに、次のエラーが発生します

この問題は関数によって生成され、mice.impute.polr重みmice.impute.polyregのデフォルトの最大数が原因です。コマンドを使用してsubstituteも、関数のコードをコピーして新しい関数を記述してもmice.impute.polr解決できませんmice.impute.polyreg(関数が見つからないため、 call augment)。ソースコードに行って変更する必要があると言いました。

どうすればいいですか？他の解決策はありますか？

R パッケージ「マウス」によって作成された帰属データの集計に関して質問があります。

私が理解している限り、「マウス」の「完全な」コマンドは、たとえば最初の代入の代入値を抽出するために適用されます。ただし、合計 10 回の代入を実行すると、どの代入値を抽出するかわかりません。すべての代入にわたって(集計)代入データを抽出する方法を知っている人はいますか?

データを MS Excel に入力し、別のソフトウェア ツールでさらに計算を実行したいので、このようなコマンドは非常に役立ちます。

コメントしてくださってありがとうございます。簡単な例 (「マウス」自体から) を以下に示します。

5 つの帰属データセットを集計し、帰属値を Excel に抽出するにはどうすればよいですか?

R ソフトウェアで複数の代入を使用して、データ セットを完成させました。

次の例を参照してください。 x3 (最小値 = 0、最大値 = 6); x4 (最小値 = 1、最大値 = 5)。

mice(with )を介してデータ セットを代入した後、各代入データ セット (m=1 から 5) について、これら 2 つの変数 (および)m=5の代入後の新しい比率 (つまり、代入された比率) を生成したいと考えています。次のように、5 つの推定結果を 1 つ (比率と標準誤差) にプールする方法を知っていますか: A3= x%, x%, x%, x%, x%, x% および A4 = y% y%、y%、y%、y% ?A3A4

これに対処する Rコードを知っていますか?

どの変数が代入され、どの変数に基づいて代入されるかを制御するために、Rのマウスパッケージのマウスコマンドに独自の予測行列を課そうとしています。ただし、コマンドは機能しません。33 個の変数があり、次のようにマトリックスを作成します。

そして、他の5つの変数にも同じことを行います（行と列の両方を0に設定して、それらが代入されず、他の変数の代入にも使用されないようにします）。したがって、これは合計 7 つの変数で発生します。

次に、代入を開始します

代入の開始後に表示されるエラーメッセージは次のとおりです。

ここで、Ed_level と Occ_level は 2 つの変数です。Occ_level は、行と列がすべて 0 に設定された 7 つの変数の 1 つです (偶然ではないでしょうか?)。

データセットが巨大であるため、例をより再現可能にすることはできません。しかし、小さなデータセットでの私の実験はすべて機能します。独自のマトリックスを使用しなければ、すべてが機能するためです。何が間違っている可能性があるのか​​ わかりませんでした。両方の次元が変数の数と等しく、0 と 1 のみが含まれ、対角線が 0 である以外に、予測行列が準拠しなければならない要件はありますか? マウスのドキュメントには何も見つかりません。前もって感謝します！

nrow=4312, ncol=105を使用して複数の代入を実行したデータフレーム がありますmice。

ここで、40 の異なる従属変数を使用して複数のロジスティック回帰を繰り返し個別に実行し、特定の値を異なるデータ フレームに抽出する必要があります。そのような回帰と値の抽出の例は次のとおりです。

1. 各変数に対してこれを 40 回以上書き出すよりも速く行うにはどうすればよいでしょうか?
2. forループを使用してそれを行うことは可能ですか?

助けてくれてありがとう！

R'sには、ネストされたモデルの適合を帰属オブジェクトと比較するためmiceの関数 が含まれています。pool.compare相互作用用語を含めようとすると、次のようになります。

次に、次のエラーを返します。

分散共分散行列には、相互作用項が独自の変数として含まれていないようです。これを回避する最善の方法は何ですか?

データセットを男性と女性に分割し、miceパッケージを使用して別々に帰属させました。

これで、10 個の帰属データセットを持つ 2 つのオブジェクトができました。男性用、女性用。私の質問は、それらをどのように組み合わせるかです。通常、私はただ使用します：

comp_imp<-complete(imp,"long")

するべきか：

1. rbind.mids()男性と女性のデータを組み合わせて長い形式に変換するために使用しますか?
2. 最初に長い形式に変換してから or を使用しますrbind.mids()かrbind()?

ヒントをありがとう！=)

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更新 - 再現可能な例

テーブルに欠落しているデータを代入し、代入されたテーブルで Cox モデルを実行したいと考えています。

自分のデータで実行する代入と、代入されたデータで実行する cox モデルを取得できますが、値の一部が代入されたデータセットからの cox 出力を表示する方法がわかりません (つまり、特に出力のハザード比と P 値)。

コマンドは次のとおりです。

次に、関連する変数が因子であることを確認します (たとえば、コホートを 0 または 1 にして、これらが異なるカテゴリとして認識されるようにします)。

次に、後で Cox モデルを解釈しやすくするために、因子を再レベル化します。

次に、データを代入しました。2 レベルを超えるカテゴリ データの場合は polyreg、3 レベルの因子の場合は logreg です。

次に、Cox モデルを実行して、帰属データセットで実行しました。

出力は 5 つの cox モデル分析です。情報がまとまらず困っています。「pool(cox_with_imp)」と入力すると、いくつかの統計情報が表示されます。しかし、HR 値と P 値を含む「プールされた」テーブルが必要です。

5 つの帰属 Cox モデルを、HR 値と P 値を持つ 1 つのコンセンサス Cox モデルにプールするために私が入力したコマンドを知っている人はいますか?

ありがとう。

私がやろうとしているのは、MICE からの 5 つの帰属データセットに 5 つのカプラン マイヤー曲線を当てはめることです。私が目指しているのは、すべての時点で、5 つの生存確率の平均を取ることです。各 KM 曲線を構成するステップ関数の正確な形式があれば簡単だと思いますが、それを抽出する方法がわかりません。

これが私が実行するコードの例です

課題は、生存時間と死亡指標が常に固定されていることですが、各性別の量は帰属間で変化します. このため、各グループの数、したがってイベントの数と時間は代入間で変化します。

私の計画は、ステップ関数を取得できると仮定すると、ステップ関数で apply predict を使用して平均を取得することです。これが最善の解決策ですか、それとももっと良い解決策があると思いますか?