欠損データを含む大規模なデータセットに取り組んでおり、R のマウス パッケージを使用して多重代入を行っています。10 個の帰属データセットを作成したので、それぞれについて段階的なモデル選択を行いたいと思います ( https://stats.stackexchange.com/questions/46719/multiple-imputation-and-model-selectionも参照)。このためにwith、上記のリンクで説明されている関数を使用します。ただし、これには数時間かかると予想されるため、マルチコアで実行したいと考えています。これはできますか？

パッケージを使用してmiceデータを代入すると、次の問題が発生します。

NAトレーニング セットに欠落しているデータを既に帰属させているため、新しい観測値の値を置き換える方法を見つけることができないようです。

例 1

10 個の特徴と 1000 個の観測値を持つデータ フレームのデータを使用してアルゴリズムをトレーニングしました。

このアルゴリズムを使用して新しい観測をどのように予測できますか (データが欠落しています)?

例 2

値を持つデータ フレームがあるとしNAます。

miceパッケージを使用して欠損値を代入します。

オブジェクトdfには、代入された値を持つ 2 つのデータフレームがあります。

このデータ フレームを使用して、アルゴリズムをトレーニングできます。

新しい観測結果の応答を予測したい、例えば:

新しい個々の観測値の欠損データ a をどのように帰属させるのですか?

欠損値を代入しようとしているので、 mouse パッケージを使用してみました。私のデータは次のとおりです。

ご覧のとおり、私には NA 値があり、R のマウス パッケージを使用してそれらを代入したいと考えています。

私のデータフレームが df1 と呼ばれると仮定すると、次のコードを入力するとエラーが発生しました

また、注意: Daynum と Day は役に立たないので、後で削除します。

このmiceパッケージでは、プールされた分析の残差の二乗和をどのようにチェックしますか?

fit各入力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二乗和をチェックするコマンドはありresiduals(pool(fit))ますか?

いくつか質問がありましたが、何かが欠けているか、代入プロセス/ロジックを理解していない限り、ドキュメントについて何も見つけることができませんでした。

基本的に最も重要なのは、「帰属」値が異なる場合があるため、数値の場合は平均を、カテゴリ値の場合はモードを取りたいということです。

「complete(miced_model, 1)」を示すすべての例。マウス モデルを 5 回または 10 回の異なる反復で実行している場合、1 を選択するだけでは意味がありません。それらすべての平均が必要です。

誰でもこれを行う方法を教えてもらえますか?

ありがとう！！