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缺失数据的R回归插补

imputation missing-data regression statistics r

lydias · 技术社区 · 7 年前

你好我试图对包“faraway”和库“faraway”中的数据集“chmiss”的未命中值应用回归插补,但到目前为止,我的代码在同时删除列时很难将回归与数据帧相匹配。谁能帮我修改一下密码吗?

X <- chmiss
for(j in c(1:4,6)){
     new_Y <- X[,j]
     new_X <- X[,c(-j,-5)]
     new_XY <- cbind(new_X,new_Y)
     temp_lm <- lm(new_Y~.,data=new_XY)
     X[is.na(new_Y),j] <- predict(temp_lm,new_X[is.na(new_Y),c(-j,-5)])
}

1 回复 | 直到 7 年前

Bastien 7 年前

尝试以下操作:

library(faraway)
data(chmiss)
X <- chmiss
for(j in c(1:4,6)){
  new_Y <- X[,j]
  new_X <- X[,c(-j,-5)]
  new_XY <- cbind(new_X,new_Y)
  temp_lm <- lm(new_Y~.,data=new_XY)
  X[is.na(new_Y),j] <- predict(temp_lm,new_X[is.na(new_Y),]) ## difference here
}

删除列 c(-j,-5) 已创建 new_X ,所以当您再次为 predict 取而代之的是将其称为drop有用列。

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