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我有一些问题，可能很简单，但到目前为止我还没有弄清楚。

所以我有一个调查设计如下：

design1 = svrepdesign(
    weights=~W10,
    repweights=W,
    data = imputationList(list(imp1, imp2, imp3, imp4, imp5)),
    scale = 1,
    rscales = rep(1/999,1000),
    mse = FALSE,
    type = "bootstrap",
    combined.weights = TRUE
)

它与包调查中的 svyby、svyquantiles 等完美配合，例如：

median_income_by_country = MIcombine(
    with(
        design1,
        svyby(
            ~income,
            ~country,
            svyquantile,
            0.5,
            method="constant",
            interval.type="quantile",
            na.rm = TRUE,
            multicore=TRUE
        )
    )
)

现在我需要使用传送包计算基尼指数和其他复杂的调查测量，例如广义熵和分解（svygei，svygeidec）。

所以，我从最简单的计算开始测试，即：

require (convey)
design2 <- convey_prep(design1)
gini.index <- svygini(~income, design = design2)

最后一行返回错误：

UseMethod（“svygini”，设计）中的错误：

没有适用于“svygini”的方法应用于“c（'convey.design'，'svyimputationList'）”类的对象

因此我的问题是如何纠正它？

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1 回答 1

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来自http://asdfree.com/survey-of-consumer-finances-scf.html

library(convey)
scf_design$designs <- lapply( scf_design$designs , convey_prep )

lodown:::scf_MIcombine( with( scf_design , svygini( ~ networth ) ) )
于 2017-10-27T14:58:57.323 回答