ÎncepețiÎncepe gratuit

Fluxul mice: mice - with - pool

Imputarea multiplă prin ecuații înlănțuite, sau MICE, ne permite să estimăm incertitudinea provenită din imputare, imputând un set de date de mai multe ori cu imputare bazată pe modele, în timp ce se extrage din distribuții condiționale. Astfel, fiecare set de date imputat este ușor diferit. Apoi, se efectuează o analiză pe fiecare dintre ele, iar rezultatele sunt combinate, furnizând valorile de interes alături de intervalele de încredere care reflectă incertitudinea imputării.

În acest exercițiu, vei exersa fluxul tipic MICE: mice() - with() - pool(). Vei efectua o analiză de regresie pe datele biopics pentru a vedea care ocupație a subiectului, sub_type, este asociată cu cele mai mari încasări din filme. Să ne jucăm cu mice!

Acest exercițiu face parte din cursul

Gestionarea datelor lipsă prin imputare în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Încarcă pachetul mice și imputează biopics cu mice() folosind 5 imputări, atribuind rezultatul variabilei biopics_multiimp.
  • Ajustează un model de regresie liniară care explică earnings folosind year și sub_type pe fiecare set de date imputat, atribuind rezultatul variabilei lm_multiimp.
  • Combină modelele de regresie salvate în lm_multiimp, atribuind rezultatul variabilei lm_pooled.
  • Rezumă lm_pooled astfel încât să producă intervale de încredere cu un nivel de încredere de 95%.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Load mice package
___

# Impute biopics with mice using 5 imputations
biopics_multiimp <- ___(___, m = ___, seed = 3108)

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

# Pool and summarize regression results
lm_pooled <- ___(___)
___(___, conf.int = ___, conf.level = ___)
Editează și rulează codul