R 对缺失数据的回归插补

【问题标题】：R Regression imputation on missing dataR 对缺失数据的回归插补
【发布时间】：2018-05-25 03:57:20
【问题描述】：

你好！我正在尝试对来自包'faraway'和库'faraway'的数据集'chmiss'的未命中值应用回归插补，但是我到目前为止的代码在删除列时无法将回归与数据框相匹配发生相同时间。谁能帮我纠正代码？

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)])
}

【问题讨论】：

标签： r statistics regression missing-data imputation

【解决方案1】：

试试这个：

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
}

您已经删除了 c(-j,-5) 列以创建 new_X，因此当您为 predict 再次执行此操作时，请改为删除有用的列。

【讨论】：