在 R 中使用 .mids 对象创建训练数据集答案

【问题标题】：Creating training dataset with .mids object in R在 R 中使用 .mids 对象创建训练数据集
【发布时间】：2016-05-04 11:05:43
【问题描述】：

我有缺少组件的数据，所以我运行了鼠标算法（来自包mice）。该函数返回一个 .mids 对象，我想将其拆分为训练和测试数据集以评估模型拟合度。我希望训练和测试数据也是 .mids 形式，以便它们可以与各种其他功能（例如 pool）结合，以根据鲁宾规则调整标准误差。

这是我的尝试，我只是从数据中删除行以获得训练集：

library(mice)
data <- mice(nhanes,m=2,maxit=5,seed=1)

set.seed(2)
rand <- (1:nrow(nhanes))*rbinom(nrow(nhanes),size=1,prob=0.7)
train <- data
train$data <- train$data[rand,]

但是，如果我尝试使用这些数据运行模型：

pool(with(train, lm(bmi ~ chl + age)))

我遇到一个错误，指出它正在尝试将 9 行替换为 7 行（可能是因为我在没有调整其他内容的情况下减少了 train$data 中的行数）。

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r training-data r-mice

【解决方案1】：

一种方法是遍历complete 数据集，然后将mira 类分配给列表，这应该允许pooling。（这确实是 mice:::with.mids 所做的）

没有抽样的例子

library(mice)

imp <- mice(nhanes,m=2, maxit=5, seed=1)

# With in-built pooling
pool(with(imp, lm(bmi ~ chl + age)))

# Pooled coefficients:
# (Intercept)         chl         age 
# 21.38496144  0.05975537 -3.40773396 
# 
# Fraction of information about the coefficients missing due to nonresponse: 
# (Intercept)         chl         age 
#   0.6186312   0.1060668   0.7380962 

# looping manually
mod <- list(analyses=vector("list", imp$m))

for(i in 1:imp$m){
  mod$analyses[[i]] <- lm(bmi ~ chl + age, data=complete(imp, i))
}

class(mod) <- c("mira", "matrix")
pool(mod)

# Pooled coefficients:
# (Intercept)         chl         age 
# 21.38496144  0.05975537 -3.40773396 
# 
# Fraction of information about the coefficients missing due to nonresponse: 
# (Intercept)         chl         age 
#   0.6186312   0.1060668   0.7380962

看起来不错，所以添加一个采样程序

mod <- list(analyses=vector("list", imp$m))

set.seed(1)
for(i in 1:imp$m){
  rand <- (1:nrow(nhanes))*rbinom(nrow(nhanes),size=1,prob=0.7)
  mod$analyses[[i]] <- lm(bmi ~ chl + age, data=complete(imp, i)[rand,])
}

class(mod) <- c("mira", "matrix")
pool(mod)

# Pooled coefficients:
# (Intercept)         chl         age 
# 21.72382272  0.06468044 -4.23387415 
# 
# Fraction of information about the coefficients missing due to nonresponse: 
# (Intercept)         chl         age 
#   0.1496987   0.4497024   0.6101340

【讨论】：