Описание тега r-mice
Множественное вменение с использованием полностью условной спецификации (FCS), реализованной алгоритмом MICE. У каждой переменной есть своя собственная модель вменения. Предусмотрены встроенные модели вменения для непрерывных данных (соответствие прогнозируемого среднего, нормальное), двоичных данных (логистическая регрессия), неупорядоченных категориальных данных (политомическая логистическая регрессия) и упорядоченных категориальных данных (пропорциональные шансы).
— это пакет вменения длявменениеR , написанный Стефом ван Бюреном . package реализует метод для работы с [тег: отсутствующие данные].
Репозитории
Виньетки ( Обзор )
- 1. Специальные методы и мыши
- 2. Алгоритмическая сходимость и объединение выводов
- 3. Модели вменения и неполучения ответов
- 4. Пассивное вменение и постобработка
- 5. Объединение выводов
- 6. Вменение многоуровневых данных
- 7. Подход к анализу чувствительности
- 8. Генерация недостающих значений с помощью ампутации
- 9. Функция переноса
parlMICE
дальнейшее чтение
- мыши: Многомерное вменение с помощью цепных уравнений в R в Журнале статистического программного обеспечения (Buuren and Groothuis-Oudshoorn 2011). [КОД R ]
- Книга Гибкое вменение отсутствующих данных. Второе издание (Buuren 2018). [КОД R ]
Другие источники
- Материалы курса: Обработка отсутствующих данных в
Rсmice - Материалы курса: Статистические методы для комбинированных наборов данных
- Первое приложение по отсутствующим данным артериального давления (Buuren, Boshuizen, and Knook, 1999).
- Термин « Полностью условная спецификация » описывает общий класс методов, которые определяют модель вменения для многомерных данных в виде набора условных распределений (Buuren et al. 2006).
- Подробности о вменении смесей числовых и категориальных данных можно найти в (Buuren 2007).
Связанные пакеты
ImputeRobust: Множественное вменение сGAMLSScountimp: Неполные данные подсчетаmiceadds: Функции для многоуровневого вмененияmicemd: Функции для многоуровневого вмененияsmcfcs: Устранение несовместимости в выбранных моделях.fancyimpyute: Мыши в Python для порядковых данных