ロジスティック回帰による補完

二値変数を補完する方法として、ロジスティック回帰がよく使われます。残念ながら、impute_lm() のような便利な関数は存在しないため、自分で作成する必要があります。

関数名は impute_logreg() とします。第1引数はデータフレーム df で、欠損値が初期化済みであり、補完対象の列にのみ欠損値が含まれているものとします。第2引数は、ロジスティック回帰モデルに使用する formula（式）です。

この関数は以下の処理を行います。

欠損値の位置を記録する。
モデルを構築する。
予測を行う。
欠損値を予測値で置き換える。

imp_var を作成している行については気にしないでください。これは、式から補完対象の列名を取り出すための処理です。関数型プログラミングを活用していきましょう。

df[imp_var] が欠損しているかどうかを示すブールマスクを作成し、missing_imp_var に代入してください。
関数の引数として渡される式とデータを使ってロジスティック回帰モデルを当てはめてください。その際、ロジスティック回帰が適用されるよう正しい family を設定します（クォーテーションなしで渡すこと）。モデルを logreg_model に代入してください。
モデルを使って応答変数を予測し、preds に代入してください。適切な予測 type を設定することを忘れずに。
preds と missing_imp_var を使って、欠損値を補完してください。