MICE LoggedEvents 是什么意思？

Question

我正在尝试使用 R 中的 mice 函数（来自同名包）运行多重插补。我收到一条警告，表明事件已被记录。这是来自我的 MWE 的 mice(.)$loggedEvents 的输出（见下文）：

it im dep meth out
 1  1   X  pmm   H

我不确定是什么导致了这个警告以及影响是什么。据我了解，这可能是由变量之间的共线性引起的，但是应该通过使用remove_collinear=FALSE 来防止这种情况发生，但这并不能修复警告。

MWE：

Pop <- data.frame(X = c(   NA, 0.02, -1.15,  0.54, -0.61, -2.07),
                  Z = c( 0.83, 1.40, -3.07, -0.07, -0.20, -1.90),
                  D = c(    0,    0,     0,     1,     0,     0),
                  H = c( 0.01, 0.01,  0.01,  0.01,  0.02,  0.02))
Pop.Imp <- mice(Pop, m = 1, maxit = 1, print = T)

显然，我最初的问题涉及更多的数据行和列以及更多的插补和迭代，但我已经设法将其缩减以找到这个 MWE。

任何帮助找出导致此问题的原因都会很棒。在确定协变量是否/何时共线时，mice 是否使用了某种截止值？如果它非常高，这会覆盖remove_collinear=FALSE 参数吗？

Answer 1

这不是一个完整的答案，但我无法将回复放在评论中。

记录的事件警告可能来自各种问题。提出的问题可以从mice()$loggedEvents 输出中的“meth”列中识别出来。

我知道的两个问题是共线性，以及所有值的常数预测因子（或者可能所有缺失/未缺失的常数也满足此标准）。添加了一些变量以突出显示这些：

Pop <- data.frame(X = c(   NA, 0.02, -1.15,  0.54, -0.61, -2.07,   NA),
                  Z1 = c( 0.83, 1.40, -3.07, -0.07, -0.20, -1.90, 2.00),
                  Z2 = c( 0.83, 1.40, -3.07, -0.07, -0.20, -1.90, 2.00),
                  D = c(    0,    0,     0,     1,     0,     0,    1),
                  H = c( 0.01, 0.01,  0.01,  0.01,  0.02,  0.02, 0.02))
Pop.Imp <- mice(Pop, m = 1, maxit = 1, print = T)

Pop.Imp$loggedEvents

  it im dep      meth out
1  0  0     collinear  Z2
2  1  1   X       pmm   H

Pop <- data.frame(X = c(   NA, 0.02, -1.15,  0.54, -0.61, -2.07,   NA),
                  Z1 = c( 0.83, 1.40, -3.07, -0.07, -0.20, -1.90, 2.00),
                  consvar = c( 0.83, 0.83, 0.83, 0.83, 0.83, 0.83, 0.83),
                  D = c(    0,    0,     0,     1,     0,     0,    1),
                  H = c( 0.01, 0.01,  0.01,  0.01,  0.02,  0.02, 0.02))
Pop.Imp <- mice(Pop, m = 1, maxit = 1, print = T)

Pop.Imp$loggedEvents

  it im dep     meth     out
1  0  0     constant consvar
2  1  1   X      pmm       H

不幸的是，我不知道“pmm”是什么问题。也许与无法在如此小的数据集中工作的预测均值匹配（选择的插补方法）有关？