我一直在努力解决一个问题
mice
试图用两个层次上缺失的数据来填充多级数据。我花了一些时间,但我终于重新创建了错误,这似乎发生在
老鼠
尝试在
sampler
功能。我有一个变量表示测试版本,但只与第一次测量相关(之后是常数)。这个变量似乎导致了这个错误。
使用时
"2lonly.pmm"
作为变量的插补方法
老鼠
返回错误:
Error in get("state", parent.frame(frame)) : object 'state' not found
使用任何其他方法都不会导致错误。通常
老鼠
将创建一个记录事件,说明变量(或某个因素的某个级别)已从插补过程中删除。但是当方法是
“2Lim.pmm”
. 任何帮助解决这个问题的人都非常感激
这是来自
mice.impute.2lonly.pmm
帮助页面:
G <- 250 # number of groups
n <- 20 # number of persons
beta <- .3 # regression coefficient
rho <- .30 # residual intraclass correlation
rho.miss <- .10 # correlation with missing response
missrate <- .50 # missing proportion
y1 <- rep( rnorm( G , sd = sqrt( rho ) ) , each=n ) + rnorm(G*n , sd = sqrt( 1 - rho ))
w <- rep( round( rnorm(G ) , 2 ) , each=n )
v <- rep( round( runif( G , 0 , 3 ) ) , each=n )
x <- rnorm( G*n )
y <- y1 + beta * x + .2 * w + .1 * v
dfr0 <- dfr <- data.frame( "group" = rep(1:G , each=n ) , "x" = x , "y" = y , "w" = w , "v" = v )
dfr[ rho.miss * x + rnorm( G*n , sd = sqrt( 1 - rho.miss ) ) < qnorm( missrate ) , "y" ] <- NA
dfr[ rep( rnorm(G) , each=n ) < qnorm( missrate ) , "w" ] <- NA
dfr[ rep( rnorm(G) , each=n ) < qnorm( missrate ) , "v" ] <- NA
这是对创建错误的变量类型的重新创建
dfr$test <- rep(1:20,length(unique(dfr$group)))
dfr$version[dfr$test == 1]<- sample(0:2,length(unique(dfr$group)),replace = T)
dfr$version[dfr$test > 1]<- 3 # test
以及归责程序
# empty mice imputation
imp0 <- mice(dfr , maxit=0 )
predM <- imp0$predictorMatrix # Predictor matrix
impM <- imp0$method # Method
#...
# multilevel imputation
predM[c("y","v"),"group"] <- -2 # indicate grouping variable
impM[c("y","w","v")] <- c("2l.pan" , "pmm" , "2lonly.pmm" )
# y ... imputation using 2l.pan
# w ... imputation at level 2 using pmm
# v ... imputation at level 2 using 2lonly.pmm
imp <- mice(dfr, m = 1, pred = predM ,
method= impM, maxit = 1)
我在用
老鼠
版本3.0.0和R3.5.0
