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使用鼠标在data.frame的所有列中输入值

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我试图使用鼠标使用线性模型来估算值 . 我对老鼠的理解是它遍历行 . 对于具有NA的列，它使用所有其他列作为预测变量，拟合模型，然后从该模型中采样以填充NA . 这是一个我生成一些数据的例子，而不是使用ampute引入缺失的数据 .

n <- 100
    xx<-data.frame(x = 1:n + rnorm(n,0,0.1), y =(1:n)*2 + rnorm(n,0,1))
    head(xx)
    res <- (ampute(xx))
    head(res$amp)

丢失的数据如下：

x         y
   1       NA  3.887147
   2 2.157168        NA
   3 2.965164  6.639856
   4 3.848165  8.720441
   5       NA 11.167439
   6       NA 12.835415

然后我试图估算丢失的数据：

mic <- mice(res$amp,diagnostics = FALSE )

我希望那时有非，但是其中一个列中总有NA .

colSums(is.na(complete(mic,1)))

而在这两者中哪一个是相当随机的 .

通过运行上面的代码我得到：

> colSums(is.na(complete(mic,1)))
  x  y 
  0 30

但是也 ：

> colSums(is.na(complete(mic,1)))
  x  y 
 33  0
r imputation r-mice

1 回答

  • 0

    我试图运行您的代码并最终遇到相同类型的问题：

    library(mice)
n <- 100
xx<-data.frame(x = 1:n + rnorm(n,0,0.1), y =(1:n)*2 + rnorm(n,0,1))
head(xx)
res <- (ampute(xx))
head(res$amp)

    如果您从 mice 调用中查看 summary ，那么您会看到出现问题 . 我的数据给出了

    tempData <- mice(res$amp,m=5,maxit=50,seed=500)
summary(tempData)
Multiply imputed data set
Call:
mice(data = res$amp, m = 5, maxit = 50, seed = 500)
Number of multiple imputations:  5
Missing cells per column:
 x  y 
21 23 
Imputation methods:
    x     y 
"pmm" "pmm" 
VisitSequence:
x 
1 
PredictorMatrix:
   x  y
x  0  0
y  0  0
Random generator seed value:  500

    这里有两个指标 . 一个是 VisitSequence ，表明只访问了第一列， x ，而不是列 y . 此外， PreditorMatrix 仅在非对角线中包含零，因此没有预测变量使用来自任何其他预测变量的信息 .

    问题在于您的模拟数据，因为两列太过共线，this detailed answer中给出了类似的解决方案 . 因为 y 列基本上是 x 列值的两倍，所以它会从分析中静默地丢弃 .

    尝试模拟几乎不完全线性的数据，它将起作用 . 例如二次关系

    n <- 100
xx<-data.frame(x = 1:n + rnorm(n,0,0.1), y =(1:n)**2 + rnorm(n,0,1))
head(xx)
res <- (ampute(xx))
head(res$amp)
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