首页 文章

即使列中的数据相同，MICE也会进行估算

提问于
浏览 次
0

即使列中的所有值都相同，是否可以使用MICE包进行插补？那么它只会用这个数字来估算 .

例：

test<-data.frame(var1=c(2.3,2.3,2.3,2.3,2.3,NA),var2=c(5.3,5.6,5.9,6.4,4.5,NA))
miceImp<-mice(test)
testImp<-complete(miceImp)

仅限于var2 . 我想用2.3替换var1中的NA .

r r-mice

1 回答

  • 1

    您可以使用被动插补 . 有关完整说明，请参见this article第25页的第3.4节 . 应用于常量变量时，此处的目标是将任何常量变量 x 的插补方法设置为 x 的常量值 . 如果 x 的常量值为 y ，则 x 的插补方法应为 "~I(y)" .

    test = data.frame(
  var1=c(2.3,2.3,2.3,2.3,2.3,NA,2.3), 
  var2=c(5.3,5.6,5.9,6.4,4.5,5.1,NA), 
  var3=c(NA,1:6))
cVars = which(sapply(test,sd,na.rm=T)==0) #determine which vars are constant (props to SimonG)
allMeans = colMeans(test,na.rm=T) #get the column means
miceImp.ini = mice(test,maxit=0,print=F) #initial mids object with no imputations
meth = miceImp.ini$method #extract the imputation method vector
meth[cVars] = paste0("~I(",allMeans[cVars],")") #set the imputation method to be a constant (the current column mean)
miceImp = mice(test,method=meth) #run the imputation with the user defined imputation methods
testImp = complete(miceImp) #extract an imputedly complete dataset
View(testImp) #take a look at it

    总而言之，常量值在统计中往往不是很有用，因此在插补之前删除任何常量变量可能更有效（因为插补是一个非常昂贵的过程） .

    回复于

相关问题