问题标签 [imputation]

假设我有一个包含多列的数据集，其中之一是gender. 据我了解，knnImputation()使用标准选项将计算所有变量都被平等对待的度量标准，而我希望创建一些规则，例如，gender在搜索邻居时强烈首选相同的规则（例如，gender对总权重或仅选择具有相同性别的行（这可以通过拆分然后重新组装训练和测试集来完成，但也许存在更简单的方法）。

我看到它kNNImpute()具有impute.fn用于插补函数的参数和knnImputation()具有meth用于方法的参数。我怎样才能创建这样一个灵活且易于编辑的规则（例如，编写为类似的函数）？

我希望能够基于从字符串构造的公式对mids返回的对象运行回归。mice()对于普通回归（没有插补），这很容易：

我认为在估算数据集上做同样的事情应该是这样的：

然而，R 告诉我，object 'bmi' was not found.

工作得很好，但需要我硬编码列名而不是提供字符串变量。

有没有办法做到这一点？

如果我有一个数据框包含 3 个变量：

我创建了 MCAR（随机缺失完整）数据：

之后，我使用mice包来估算缺失值，如下所示：

我的问题是：我想通过使用循环分别找到所有 10 个数据集的 RMSE。这是我的 RMSE 方程：

我的意思是做一个循环来分别找到每个估算数据集的 RMSE：
RMSE1（对于数据集 #1）
RMSE2（对于数据集 #2）
...
RMSE10（对于数据集 #10）

而且我还想知道哪个数据集最适合 impute NA。

我在 R 中使用了 mouse 包来估算我的数据中的一些缺失值，但不是针对所有变量。现在，如果它们的列名相同，我想用估算数据中的列替换原始数据中的列。这是我的功能：

但它似乎不起作用，有什么帮助吗？

我想为 GWAS 定相和估算安装 shapeit。我从 Shapeit 网站下载了适用于 macos 的 Shapeit 版本：

https://mathgen.stats.ox.ac.uk/genetics_software/shapeit/shapeit.html#download

我提取了该文件并获得了 shapeit 可执行文件、示例文件夹和许可文件。

接下来，我在 Mac 中打开终端，将目录 cd 到 shapeit 文件夹并按照网站的提示键入命令行：

我得到了回应：

我想这意味着我需要安装 shapeit 或为 shapeit 设置路径。但我不知道该怎么做。我对 Macos 很陌生。

有人可以帮助我吗？

我将 IPW 和 MI 与 PLS 结合使用，在每个 MI 模型中，我都计算了 95%CI。我的问题是如何将 95%CI 的结果结合到最终结果中。下面是我正在使用的示例脚本。假设感兴趣的参数不服从正态分布。

coeftable[[i]] 包含每个 MI 模型中的系数和 95%CI。

下面是一个 MI 模型的 coeftable，我的预期输出应该是这样的，但呈现了所有 MI 模型的总体估计。

我正在尝试用该列的中位数替换矩阵每一列中的 NA，但是当我尝试使用lapply或sapply出现错误时；当我使用for循环并且一次更改一列时，代码有效，我做错了什么？

例子：

在用于提取完整数据集的鼠标包中，您可以使用complete()以下命令：

但是有人能告诉我如何在 Amelia 包中提取完整的数据集吗？

我使用mi包估算了这个不完整的数据，如下所示：

complete()命令返回了完整的数据集，但我想返回这个完整的数据集，但不包含（TRUE / FALSE 列）[missing_x，missing_y，missing_z]。

我尝试caret了DMwR归责。他们都给出了错误

数据具有数字、因子和逻辑列。

请在此处下载数据并加载，load('data2013.RData') 谢谢！