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我有缺少组件的数据，所以我运行了鼠标算法（来自 package mice）。该函数返回一个 .mids 对象，我想将其拆分为训练和测试数据集以评估模型拟合度。我希望训练和测试数据也是 .mids 形式，以便它们可以与各种其他功能相结合，例如pool根据鲁宾规则调整标准误差。

这是我的尝试，我只是从数据中删除行以获得训练集：

library(mice)
data <- mice(nhanes,m=2,maxit=5,seed=1)

set.seed(2)
rand <- (1:nrow(nhanes))*rbinom(nrow(nhanes),size=1,prob=0.7)
train <- data
train$data <- train$data[rand,]

但是，如果我尝试使用这些数据运行模型：

pool(with(train, lm(bmi ~ chl + age)))

我遇到一个错误，指出它正在尝试用 7 替换 9 行（大概是因为我减少了 train$data 中的行数而没有调整其他内容）。

任何帮助将非常感激。

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一种方法是遍历complete数据集，然后将mira类分配给列表，这应该允许pool。（这真的是什么mice:::with.mids）

没有抽样的例子

library(mice)

imp <- mice(nhanes,m=2, maxit=5, seed=1)

# With in-built pooling
pool(with(imp, lm(bmi ~ chl + age)))

# Pooled coefficients:
# (Intercept)         chl         age 
# 21.38496144  0.05975537 -3.40773396 
# 
# Fraction of information about the coefficients missing due to nonresponse: 
# (Intercept)         chl         age 
#   0.6186312   0.1060668   0.7380962 

# looping manually
mod <- list(analyses=vector("list", imp$m))

for(i in 1:imp$m){
  mod$analyses[[i]] <- lm(bmi ~ chl + age, data=complete(imp, i))
}

class(mod) <- c("mira", "matrix")
pool(mod)

# Pooled coefficients:
# (Intercept)         chl         age 
# 21.38496144  0.05975537 -3.40773396 
# 
# Fraction of information about the coefficients missing due to nonresponse: 
# (Intercept)         chl         age 
#   0.6186312   0.1060668   0.7380962

看起来不错，所以添加一个采样程序

mod <- list(analyses=vector("list", imp$m))

set.seed(1)
for(i in 1:imp$m){
  rand <- (1:nrow(nhanes))*rbinom(nrow(nhanes),size=1,prob=0.7)
  mod$analyses[[i]] <- lm(bmi ~ chl + age, data=complete(imp, i)[rand,])
}

class(mod) <- c("mira", "matrix")
pool(mod)

# Pooled coefficients:
# (Intercept)         chl         age 
# 21.72382272  0.06468044 -4.23387415 
# 
# Fraction of information about the coefficients missing due to nonresponse: 
# (Intercept)         chl         age 
#   0.1496987   0.4497024   0.6101340
于 2016-05-04T12:12:52.183 回答