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r - MICE による多重代入で開発されたモデルを使用して、新しい観測に対する応答を予測する
を使用して複数の代入を介してモデルを開発しましたmice。このモデルを使用して、標準誤差を含む新しい観測値 (欠損データを含まない) の応答を予測したいと考えています。で作成したモデル オブジェクトを に渡しても機能miceしpredictない
組み込みのnhanesデータセットを使用した簡単な例。という形のロジスティック回帰モデルを作成し、age == 3 ~ bmi + hyp + chlこのモデルを使用して prob(age = 3 | bmi = 20, hyp = 2 and chl = 190) を予測するとします。
UseMethod("predict") のエラー: クラス "c('mira', 'matrix')" のオブジェクトに適用される 'predict' に適用可能なメソッドがありません
UseMethod("predict") のエラー: クラス "c('mipo', 'mira', 'matrix')" のオブジェクトに適用される 'predict' に適用可能なメソッドがありません
明らかに、プールされた係数とプールされた共分散行列を使用して、予測された応答とエラーを手動で計算するのは簡単です。ただし、実際の問題ははるかに大きく、モデルはいくつかのスプラインと相互作用に依存しているため、計算がかなり複雑になります。これらすべてを実行できる既存の関数を使用したいと思います。
面倒なコード変更を行うことなく、任意の (プールされた) モデル オブジェクトと任意の一連の新しい観測に対して予測される応答を出力する R の簡単なソリューションはありますか?
r - R - MICE パッケージからの帰属データに対して prcomp を実行する方法
Rでマウス関数を実行した後、prcompを介してPCA分析を実行する方法がわかりません
私が実行した場合：
私は現在、データの5つの帰属を持っていることを理解しています. JSS Buuren の論文では、次のように実行されます。
5つの帰属データセットを使用して線形回帰を実行し、結果をプールすることを理解しています。
代わりに prcomp を実行することに興味がある場合、with 関数に lm の代わりに prcomp を挿入しますか?
または、完全な関数を介して5つの代入を抽出し、それらを平均してから、平均化されたデータをprcomp関数に入力する方がよいでしょうか?
ありがとう
r - 帰属されたデータセットのプール
問題：
いくつかの予測値が欠落しているデータセットがあります。glmerこれらの代入セットに適用されたモデルを一緒にプールしたいと思います。私はmiceパッケージを使用して代入を作成しています（私も使用ameliaしmiましたが、成功しませんでした）。主に固定効果を抽出したいと思います。
pool()マウス パッケージ内の関数を使用すると、次のエラーが返されます。
pool()ここで関数の以前の書き直しを使用して適応させようとしました:
https://github.com/stefvanbuuren/mice/pull/5
おそらく、私が見落としている明白な解決策があるでしょう!
次に例を示します。
ステップ 4 で適用したもう 1 つの関数を以下に示しますpool()。
メタ分析モデルを使用して、モデルの各固定効果の結果をプールすることを含む回避策がありglmerます。それは機能しますが、Rubin モデルが機能する方がはるかに優れています。
r - 特定のパターンが欠落している行を選択するには?
そのため、多くの欠損値を含むデータセットがあります。異なる欠損パターンのデータを分離したい。欠損値パターンを要約するのに非常に便利なパッケージ「マウス」を見つけました。ただし、特定の欠落パターンを持つ行を選択したい場合、選択された行の数は、欠落パターンのマトリックスが示すカウントよりもはるかに少なくなります。
私のコードは次のとおりです。
不足しているパターンを取得するには:
ただし、欠落しているパターンを特定のパターンで手動でカウントしようとすると、pattern. カウントははるかに小さいです。
誰かがどこがうまくいかないのか考えていますか? ありがとう！
データには多くの変数 (合計 107) と 70000 以上の観測値があります。nhanesこのコードは、miceパッケージ内のサンプル データでうまく機能します。しかし、私のデータファイルではうまくいきません。
例えば：
r - 疎行列から行列への大きな誤差
マウスパッケージを適用したいのですが、大きな疎行列を行列に変換できません。
r - R の mouse パッケージを使用した多重代入の残差プロット
このmiceパッケージでは、プールされた分析の残差をどのようにチェックしますか?
fit各帰属データセットの分析とpool(fit)プールされた結果が含まれています。lmのような標準オブジェクトの残差をチェックするコマンドはありplot(pool(fit))ますか?
r - 交互作用項による多重代入のモデル化
パッケージのドキュメントによると、mice相互作用項に関心があるときにデータを代入したい場合は、受動的代入を使用する必要があります。これは次の方法で行われます。
と言われている
ここでは、元のデータセットに という新しい変数bmi.chlが作成されます。このmethステップは、この変数を既存の変数からどのように代入する必要があるかを示します。このステップは、 とからpred予測したくないことを示しています。しかし、モデルを適用したい場合、どのように進めればよいでしょうか? によって定義される積は、主効果の帰属値、つまりおよびを制御するための単なる方法ですか?bmichlbmi.chl"~I((bmi-25)*(chl-200))"bmichl
当てはめたいモデルが でglm(hyp~chl*bmi, family="binomial")ある場合、帰属データからこのモデルを指定する正しい方法は何ですか? fit1またはfit2？
それとも、作成された新しい変数の代入値を何らかの形で使用する必要がありますbmi.chlか?