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Schlussfolgern mit imputierten Daten

In der letzten Übung hast du mice verwendet, um die africa-Daten mehrfach zu imputieren. In dieser Übung setzt du die beiden anderen Schritte des zuvor behandelten mice-with-pool-Workflows um. Das betrachtete Modell ist eine lineare Regression, die das BIP, gdp_pc, mit anderen Variablen erklärt. Besonders interessiert dich der Koeffizient der bürgerlichen Freiheiten, civlib. Geht mit mehr Freiheit auch mehr wirtschaftliches Wachstum einher, wenn wir die Unsicherheit aus der Imputation berücksichtigen? Finden wir’s heraus!

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln</Kurs>
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Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Fit linear regression to each imputed data set
lm_multiimp <- ___(___, ___)
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