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我是一个新手，我很困惑 aregImpute 是否在每次创建“n.impute”多重插补数据集之前从原始数据中提取一个新的引导样本？

我知道我需要捕获原始采样分布中的可变性，并且我不确定 aregImpute 是否通过替换重新采样原始分布（例如，在进行插补之前进行引导）。

如果我需要捕获这种可变性，那么我是否需要使用诸如从引导包中引导之类的函数将引导重采样数据集传递给 aregImpute？

谢谢！

在我的场景中，一些使用小米中文 MIUI ROM 设备的用户不包含 PlayServices。并且用户从第三方安装程序手动安装了特定的工作 GooglePlayServices。

升级到新的 MIUI 版本后，GooglePlayServices 不再工作，但仍然存在于用户设备中。

在那种情况下googleApiAvailability.isGooglePlayServicesAvailable(activity)仍然返回 SUCCESS；

如何检查已安装的 GooglePlayServices 是否正常工作？

对 FusedLocationProviderClient 或 LocationManager 的请求

几分钟（3 分钟）后，GoogleService 返回如下：

我是 R 新手，需要进行 MI Lasso/Elastic Net Regression。对于 MI，我使用“mice”包。我需要堆叠格式的 MI 数据来使用包“miselect”执行 ML 模型。我在 MI 之后得到堆叠的数据集，如下所示：

imputed_long <- complete(imputed, include=F, "long")

为了能够看到我的模型与数据的匹配程度，我需要将数据集拆分为测试和训练数据集。

我有两个问题：

1. 在 MI 之前拆分数据是否更好；之后对测试和训练数据集以及 ML 模型分别进行 MI 吗？或者我应该在执行 MI 后拆分数据集吗？我如何将堆叠的数据集拆分为训练和测试数据集（80/20 会很棒）？
2. 如何在“错误选择”中获得 ML 模型的预测性能？我在 miselect 包描述中找不到任何示例。我可以用我的代码交叉验证 alpha 和 lambda，但不知道如何继续。

我正在寻找一种无需配对即可连接到蓝牙设备的方法。或者至少先建立一个连接，然后它不需要一直建立。就像可穿戴设备的工作原理（即小米手环 6 或华为手环 6）。有人可以指导我在某个地方找到一些有用的演示或文档吗？另外，我想知道安全性是如何管理的，因为我的蓝牙始终开启以与可穿戴设备通信。不过，关闭可发现性似乎不会造成与设备通信的任何问题。

我正在分析重复测量数据集（连续变量“y”在 4 个时间点评估；因子“时间”（4 个水平），协变量“cov1”、“cov2”、“cov3”在基线评估，ID 作为受试者标识符） . 缺失数据 (~14%) 仅在“y”中明显。

我使用了“mice”和“miceadds”包来估算数据，这很有效。但是，我不确定我是否正确指定了预测矩阵。

插补后要检验的线性混合模型为：

lmer(y ~ time + cov1 + cov2 + cov3 + (1|ID)).

所以我尝试建立一个预测矩阵来使用相同的预测变量进行插补。只有因变量“y”应使用所有因子和协变量进行估算。

这是由以下预测矩阵捕获的吗？

此外，我已经阅读了不同的插补方法“2l.lmer”和“2l.pan”（例如这里），但我不确定要使用其中的哪一个。结果仅略有不同。

您对预测矩阵或“2l.lmer”/“2l.pan”有什么建议吗？任何帮助表示赞赏！

非常感谢！

卡塔琳娜

在我的 android 应用程序中，我分别下载 Facebook 视频和音频并将其合并到一个输出文件中。原因是 Facebook 视频 URL 没有声音，而音频 URL 是独立的。我曾尝试使用此mp4Parser来合并音频和视频，它在大多数设备中运行良好，但在从设备文件播放时在 Redmi/MI 设备中出现问题。

我遵循的步骤

• 下载 mp4 格式的无声视频。
• 下载 m4a 格式的音频。
• 合并这两个文件并创建一个 mp4 格式的输出文件。
• 合并完成后删除无声视频和临时音频。

下面是我的代码

依赖项

合并代码

这在大多数设备中都可以正常工作，但在 MI 设备（即Redmi S2，MUI 版本 MUI Global 12.0.2）中，我在播放已损坏且无法播放的输出文件时遇到问题。出现的错误只是标题未知。

请注意，我也尝试了以下依赖项组合，但这会在输出文件中产生滞后，因此删除了这两个。

有人可以建议正确的 usgae 和依赖版本的mp4parser用于合并音频文件和视频文件。

任何帮助将不胜感激。

谢谢