置信区间mice R包出错
置信区间是统计学中的一种概念，用于估计总体参数的范围。mice R包是一个用于处理缺失数据的工具包。当在使用mice R包时出现错误时，可以考虑以下几个方面进行排查和解决：
- 数据准备：确保数据集中不存在非法值或缺失值，否则可能会导致mice R包出错。可以使用其他数据清洗工具或函数，如na.omit()、complete.cases()等，对数据进行预处理。
- 安装和加载mice R包：首先确保已经正确安装了mice R包。可以使用install.packages("mice")命令进行安装。然后使用library(mice)命令加载mice包，以便在R环境中使用该包的函数。
- 函数调用：在调用mice函数时，需确保参数的正确性和完整性。mice函数的参数包括数据集、模型、迭代次数等。可以查阅mice包的官方文档或使用?mice命令来获取详细的函数使用说明。
- 版本兼容性：检查使用的mice R包与R语言版本之间的兼容性。某些R包可能要求特定版本的R语言来正常运行。可以尝试更新R语言版本或降级mice R包的版本，以解决兼容性问题。
- 查找错误信息：在出现错误时，查看错误提示信息，确定具体的错误原因。错误信息通常会指示出错的函数或代码行数，从而帮助我们定位问题所在。
如果在使用mice R包时仍然无法解决问题，可以寻求更深入的技术支持，例如咨询R社区或联系mice R包的开发者，以获得更详细的解决方案。
腾讯云并没有与mice R包直接相关的产品或服务，因此无法提供相关的腾讯云产品链接。
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我想使用鼠标函数来处理我在(数据)中丢失的数据。我安装了这个软件包，然后给图书馆打了电话。但是，当我试图将函数应用于我的数据时，它会给我以下错误：
(小鼠错误(数据，5:9，m= 3，种子= 123)：找不到函数“小鼠”)
我有一个正常的数据框架，其中包括NAs。
install.packages('mice')
library(mice)
library(VIM)
md.pattern(data)
md.pairs(data)
My_New_Data <- mice(data[,5:9], m=3, seed=123)
我期望这个函数能解决问题，用合理的值替换N
浏览 0提问于2019-08-11得票数 1
我可以在R中安装“mice”包，但是我不能导入它。在重新安装R和mice软件包后，仍然出现相同的错误。R版本: 3.5.1
Error: package or namespace load failed for ‘mice’ in readRDS(mapfile):
unknown input format
浏览 6提问于2018-11-01得票数 0
我只是想学习如何处理失去的价值。我找到了mice包，但是如果运行install.package和library R，就找不到md.pattern。有人知道为什么吗？
install.packages("mice")
library(mice)
md.pattern(data)
Md.pattern(数据)中的错误:找不到函数"md.pattern“
library(mice)
装载所需的包装:格子
错误:在loadNamespace(j <- i[1L]，c(lib.loc，.libPaths())，versionCheck =vI[j])中，没有名为
浏览 0提问于2019-03-21得票数 0
1回答
我可以使用来自rlmer的对象运行mice模型，但是当我试图汇集结果时，会得到消息Error: No tidy method for objects of class rlmerMod。还有别的选择吗？
下面是我的数据和模型的一个可复制的例子：
set.seed(1)
library(data.table)
library(robustlmm)
library(mice)
library(miceadds)
dt <- data.table(id = rep(1:10, each=3),
group = rep(1:2, each=15),
浏览 7提问于2021-12-07得票数 1
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我知道Amelia R包提供了对并行多重归责(MI)的一些支持。然而，对我的研究数据的初步分析表明，数据是而不是多元正常，因此，不幸的是，我不能使用Amelia。因此，我转而对MI使用mice R包，因为这个包可以对非多元正常的数据执行MI。
由于通过mice的MI进程是非常慢的(目前我使用的是AWS m3.large 2核实例)，所以我开始怀疑是否可以并行化这个过程以节省处理时间。根据我对mice文档和相应的JSS文件以及mice的源代码的回顾，目前这个软件包似乎不支持并行操作，这是可悲的，因为IMHO的鼠标算法自然是并行的，因此它的并行实现应该是相对容易的，它将在时间和资源上带来显著的节约
浏览 5提问于2014-09-29得票数 3
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2回答
我使用了以下R包：mice、mitools和pROC。
基本设计:3种预测器，数据丢失率在5% ~ 70%之间，n~1,000。1二进制目标结果变量。
分析目标:确定三个预测指标的AUROC值。
我使用mice包来填充数据，现在有了m个输入数据集。使用以下命令，我能够获得每个m个数据集的AUROC曲线：
fit1<-with(imp2, (roc(target, symptom1, ci=TRUE)))
fit2<-with(imp2, (roc(target, symptom2, ci=TRUE)))
fit3<-with(imp2, (roc(target, sympt
浏览 1提问于2014-01-23得票数 3
1回答
我正在使用R中的R包对数据集进行多个估算，其中存在大量的缺失。原始数据集中有一些变量对于计算过程和以后的分析非常重要。但是，我想使用cor()创建一个相关矩阵，而不包括一些变量。通常，对于一个简单的dataset x，cor(x[,3:7])会生成第3列到第7列的关联矩阵。如果x是由mice函数创建的mids对象，通常会使用with执行重复分析以创建mira对象，然后使用pool创建mipo池结果对象。但是，with的第二个元素应该是引用数据集列的公式，而不是进入cor()的输入类型。如果x是mids对象，则cor(x[,3:7])不工作，with(x, cor(x[,3:7]))也不工作。
浏览 1提问于2016-03-25得票数 2
我一直在使用R(3.3-3.5版本)中的MICE包(2.2-3.3版本)处理一个推定的数据集。我现在正在尝试向估算的数据集添加一些变量，这些变量在过去使用cbind.mids()运行得很好(在这个特定的例子中，它是来自Surv函数的Surv对象变量)。由于某些原因，这不再起作用。虽然加载了mice包，但找不到函数cbind.mids()。
最小示例：
> library(mice)
Loading required package: lattice
Attaching package: ‘mice’
The following objects are masked from ‘pac
浏览 5提问于2018-11-28得票数 0
前面这个问题“如何在老鼠之后对多个因变量反复执行glm？”--对我来说没有用。，我不明白它是如何结合了mids的池的。
######################
我需要对7个因变量重复logistic回归，对每个回归使用相同的5个预测变量。
在进行回归之前，我需要使用小鼠进行多次估算。
然后，我需要一个指数比特率的输出和每个因变量的置信区间。
下面是一个较小的例子：
P1 <- c(7,8,5,NA)
P2 <- c(10,12,11,12)
P3 <- c(1,1,0,1)
P4 <- c(1,1,1,0)
R1 <- c(0,1,0,1)
R
浏览 15提问于2022-06-30得票数 2
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在此回归中：
我从glht软件包中知道confit()可以计算每个估计量的置信区间。
但是如何确定系数的线性组合的置信区间，如R中β3+2*β5的置信区间？
添加了这个
浏览 14提问于2019-11-12得票数 3
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我有一个关于R-package 'mice‘创建的估算数据聚合的问题。
据我所知，'mice‘的’complete‘-命令是用来提取第一个推算的值的。但是，当总共运行十次估算时，我不确定要提取哪些估算的值。有人知道如何在所有估算中提取(聚合)估算数据吗？
由于我想将数据输入到MS Excel中，并在另一个软件工具中执行进一步的计算，因此这样的命令将非常有用。
感谢您的评论。下面是一个简单的例子(来自“mice”本身)：
R> library("mice")
R> nhanes
R> imp <- mice(nhanes, seed = 2
浏览 2提问于2015-03-03得票数 4
1回答
我在理解xyplot()函数在R中创建绘图时遇到了困难，下面有一个R代码示例，它确实创建了一个很好的绘图
install.packages("mice")
library("mice")
data <- airquality[, c("Ozone", "Solar.R")]
# Applies regression imputation to Ozone w.r.t Solar.R
imp <- mice(data, method = "norm.predict", seed = 1,
浏览 2提问于2022-05-09得票数 0
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我刚开始在R中打包mice，但我正在尝试从popmis中计算5个数据集，然后分别拟合一个lmer()模型with()，最后在它们之间进行pool()。 我认为mice()中的pool()函数不能与lme4包中的lmer()调用一起工作，对吧？ 如果是这样的话，有没有一种方法可以编写一个定制的函数，在我下面的例子中就像pool()一样？ library(mice)
library(lme4)
imp <- mice(popmis, m = 5) # `popmis` is a dataset from `mice`
fit <- with(imp, lme4::lmer(pop
浏览 19提问于2020-11-08得票数 3
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我想使用R从Cox模型中获得条件生存函数的95%的置信区间(而不是分段置信区间)。我知道有很多软件包可以计算生存模型的置信区间，但对于Cox模型来说不是太多。我想知道是否有人愿意与我分享代码或包。非常感谢。
浏览 45提问于2021-11-06得票数 1
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由于更新了R到4.0.0并重新安装了mice，round()函数似乎不再适用于鼠标输出，而是产生了错误消息。
例如(使用虹膜数据集)：
library(missForest) # for the prodNA function
library(mice) # for the imputations
#Creating dataset with missing values (NAs)
iris.mis <- prodNA(iris, noNA = 0.1)
head(iris.mis)
#Imputation
imputed_data <- mice(data =
浏览 2提问于2020-05-16得票数 2
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我希望能够根据由字符串构造的公式对由mids返回的mice()对象运行回归。对于一个普通的回归(没有计算)，这很容易：
library(mice)
for (x in c('age','hyp','chl')) {
regx <- lm(data=nhanes2,paste('bmi ~',x))
print(summary(regx)$coefficients)
}
我认为在推测的数据集上做同样的事情应该如下所示：
imp <- mice(nhanes2,printFlag = FALSE)
for (x i
浏览 1提问于2015-12-22得票数 1
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我正在看一个使用R的Kaggle机器学习教程
我正在使用Debian，令我惊讶的是，Debian上的打包R似乎是去年6月发布的最新版本
$ apt show r-recommended
Version: 3.3.1-1~jessiecran.0
$ R
R version 3.3.1 (2016-06-21) -- "Bug in Your Hair"
祝贺参与这件事的每一个人！
因此，本教程开始：
# Load packages
library('ggplot2') # visualization
library('ggthemes') #
浏览 2提问于2016-10-22得票数 0
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我在R中使用R对多层数据执行多个加密。
在只有连续数据需要计算的情况下，我成功地使用了2l.lmer。然而，当我试图计算分类数据，即二级数据时，事情就会出错。
(第1级:重复测量(在科目内)或主题(在类内)，第2级:时间常数/基线协变量，在主体效应之间，在组水平上变量)
我试图将2l.pan与2lonly.norm或2lonly.mean结合使用，但是我得到了一条错误消息“pred中的缺失值是不允许的”。
我肯定这很简单。
请参阅下面的一个可复制的例子。
非常感谢。
library("mice")
library("pan")
#Not multilevel
浏览 4提问于2019-10-07得票数 1
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Rpy2:调用包含点的函数
、、、、
我正在尝试通过Jupyter Notebook在Pyton中运行R函数。问题是，我的函数名(来自鼠标lib)包含一个点。该函数的名称是md.pattern，这是我尝试运行的代码：
from rpy2.robjects.packages import importr
mice = importr('mice')
mice.md.pattern(train)
这是我得到的错误：
AttributeError: module 'mice' has no attribute 'md'
我还试着跑：
from rpy2.robjects.packages
浏览 7提问于2020-05-07得票数 0
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所以我有一个包含很多缺失值的数据集。我想要分离不同缺失模式的数据。我发现了'mice‘包，它在总结缺失的值模式方面非常方便。但是，当我想要选择某个缺少模式的行时，选择的行数比缺少模式矩阵所建议的计数要少得多。
我的代码如下。
要获取缺少的模式，请执行以下操作：
library(mice)
# md.pattern returns a matrix, I convert the matrix into a data frame with the first column as its frequency in the data frame
pattern = md.pattern(da
浏览 0提问于2015-10-23得票数 0
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我使用带有rpy2 (V2.9.1)的Jupyter笔记本电脑(Python3内核)从Python语言中运行R中的命令。我可以将值传递给R，但我的问题是我不知道如何从R返回的变量中提取所需的信息。我有以下代码：
%Rpush blood
%%R
library("mice")
memory.limit(56000)
imp <- mice(blood, seed = 23109)
%Rpull imp
print(imp)
[out]<rpy2.rinterface.ListSexpVector - Python:0x00000178FC1BDA20 / R:
浏览 3提问于2018-07-17得票数 2
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如何在R中的一个图上绘制几个自举置信区间？我创建了一个具有置信区间下限和上限的Excel文档。我想要一幅以两种颜色表示A或B组的图，其中每年有两个置信区间(行或框都可以)。
我尝试使用bwplot函数，但我尝试的代码没有工作。
bwplot(Lower+Upper~Year, data=yeargroupboot)
数据：
Year Upper Lower Site
2001 123 121 A
2001 115 113 B
2002 127 124 A
200
浏览 2提问于2015-10-19得票数 0
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我使用R中的nls函数拟合了一个简单的Imax模型:Y= I0 - (Imax* X) /(IC50 +X)。使用测量的Y= 'n'，我估计X= 'm‘。在R中有一个函数可以计算'm‘附近的95%的置信区间吗？
谢谢!
浏览 20提问于2020-02-22得票数 1
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我刚刚在conda中安装了Rstudio和R，我正在尝试遵循本教程：
我一直跑到这一步
> completeData <- complete(imputed_Data,2)
我发现了一个错误：
(函数(类、fdef、mtable)中的错误:无法找到用于签名的函数‘完全’的继承方法“mids”、“数字”
它与我如何安装R有关吗？你知道怎么修吗？谢谢。
更多信息
> R.Version()$version.string
[1] "R version 3.4.3 (2017-11-30)"
> packageVersion("mice"
浏览 0提问于2018-03-23得票数 2
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我正在尝试使用R中的mice包创建一个多重推算模型。这里有一些关于我特别尝试做的事情的细节，下面是我正在处理的数据的子集，我尝试过的代码，以及我得到的错误。
在标记为'mturk.all‘的数据集中，有大约300个变量和大约1300个案例。对于multiple imputation模型，我尝试仅使用~300个变量中的33个；这33个变量是二分法(在数据集中编码为0和1)。
遵循上提供的mice代码(参见链接网站上的9.1.6节)，我尝试了以下代码，这导致了一个错误(如下所示)：
>library(mice)
>pred <- quickpred(mturk.all,
浏览 0提问于2020-07-21得票数 1
嗨，我刚开始在学校使用R作为模块的一部分。我有一个包含缺失数据的数据集，并且我使用mice()来估算缺失的数据。我现在正在尝试将预测函数与我的池化结果一起使用。但是，我观察到以下错误：
UseMethod("predict")中出错:没有适用于"c('mipo'，'data.frame')“类的对象的'predict‘方法。”
我已经在下面包含了我的全部代码，如果你们都能帮助新手的话，我会非常喜欢它的。谢谢!
```{r}
库(Magrittr)
库(Dplyr)
列车= read.csv("Train_Data.csv&
浏览 0提问于2018-10-09得票数 3
1回答
我一直在努力解决mice中的一个问题，试图将两个级别上缺失的数据归为多级数据。这花了我一些时间，但我终于成功地重新创建了错误，这似乎发生在mice试图在sampler函数中创建日志事件时。我有一个变量，表示测试版本，但只与第一个度量相关(之后是一个常量)。这个变量似乎导致了错误。
当使用"2lonly.pmm"作为变量的计算方法时，mice返回错误：Error in get("state", parent.frame(frame)) : object 'state' not found，任何其他方法的使用都不会导致错误。通常，mice会创建一个日
浏览 3提问于2018-06-06得票数 5
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我一直在尝试将重复的度量模型从SAS转换到R，因为协作者会进行分析，但没有SAS。我们处理的是4组动物，每组8到10只，然后每只动物5个时间点。模拟数据文件在这里可用，作为Rdata文件，作为excel文件：
最初的SAS代码(1)是：
proc mixed data=essai.data_test method=reml;
class group time mice;
model param = group time group*time / ddfm=kr;
repeated time / type=un subject=mice group=group;
run;
浏览 2提问于2014-09-11得票数 5
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我有兴趣计算数据的置信区间。例如，使用R：
data = c(1,0,2,1,2,0,1,0)
confidence_interv = (sd(data)/sqrt(8))*qnorm(.95)
其中8是数据数组的长度。我也想对Mathematica做同样的事情，也许用一种更快的方法。那么，是否有可能在单个数据周围绘制数据和置信区间呢？谢谢
浏览 5提问于2014-03-11得票数 1
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1回答
我想通过在R中使用mice来运行150次多重估算。然而，为了节省一些计算时间，我建议将进程细分为并行流(如Stef van Buuren在"Flexible Imputation for Missing Data“中所建议的那样)。
我的问题是:如何做到这一点？
我可以想象有两种选择：
选项1：
imp1<-mice(data, m=1, pred=quicktry, maxit=15, seed=1)
imp2<-mice(data, m=1, pred=quicktry, maxit=15, seed=1)
imp...<-mice(data, m=1, pred
浏览 1提问于2014-06-04得票数 18
1回答
我的问题和数据类似于：中的文章
set.seed(242)
df<- data.frame(month=order(seq(1,248,1),decreasing=TRUE),
psit=c(79,1, NA, 69, 66, 77, 76, 93, NA, 65 ,NA ,3, 45, 64, 88, 88
,76, NA, NA, 85,sample(1:10,228, replace=TRUE)),var=sample(1:10,248,
replace=TRUE))
但是，我的数据集的结构不同，因为我已经估算了psit的缺失值。现在，psit、month和var在使用mi
浏览 7提问于2017-09-24得票数 3
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1回答
我使用来自lme4的mice包和lmer进行分析。但是，pool.r.squared()在此输出上不起作用。我正在寻找关于如何在以下工作流程中包括调整后的R平方计算的建议。 require(lme4, mice)
imp <- mice(nhanes)
imp2 <- mice::complete(imp, "all") # This step is necessary in my analyses to include other variables/covariates following the multiple imputation
fit <- l
浏览 37提问于2020-07-03得票数 1
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如何对R的包mids中的类mice中的每个被计算的数据集执行操作(例如，设置或添加一个计算列)？我希望结果仍然是一个mids对象。
编辑:示例
library(mice)
data(nhanes)
# create imputed datasets
imput = mice(nhanes)
已估算的数据集存储为列表列表。
imput$imp
其中，只有对给定变量进行计算的观测结果才有行。
原始(不完整)数据集存储在这里：
imput$data
例如，我如何在每个被估算的数据集中创建一个作为chl/2计算的新变量，从而生成一个新的mids对象？
浏览 9提问于2014-10-31得票数 12
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1回答
我正在尝试使用MICE的statsmodels包来估算我的列的值。我不知道该怎么使用它。无论我运行什么，都会抛出错误：ValueError: variable to be imputed has no observed values
代码：
df=pd.read_csv('contacts.csv', engine='c',low_memory=False)
from statsmodels.imputation.mice import MICEData as md
md(df)
为什么我做错了？
浏览 0提问于2018-02-07得票数 0
2回答
我想得到分位数回归系数的95%置信区间。您可以在R中使用rq包的quantreg函数计算分位数回归(与OLS模型相比)：
library(quantreg)
LM<-lm(mpg~disp, data = mtcars)
QR<-rq(mpg~disp, data = mtcars, tau=0.5)
我可以用限制函数得到线性模型的95%置信区间：
confint(LM)
当我使用分位数回归时，我理解以下代码会产生引导标准错误：
summary.rq(QR,se="boot")
但实际上，我想要95%的置信区间。也就是说，可以解释如下：“在概率为95%的情况下，区间
浏览 9提问于2016-06-29得票数 8
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mice_mod <-
mice(titanicData[, !names(titanicData) %in%
c('PassengerId','Name','Ticket','Cabin','Survived')],
method='rf')
mice_output <- complete(mice_mod)
我是R的新手，我们昨天上了大学讲座。这个命令是做什么的？我已经阅读了在线文件，并将命令分解为一系列输出，没有joy。
浏览 3提问于2020-06-18得票数 1
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用Python包装的R小鼠
、、、、
我想通过木星在Python上运行R鼠标包。我正为许多错误和技术问题而挣扎。让我们以Iris数据集为例，插入一些na：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
data1 = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']],
columns= iris['feature_names'] + [&
浏览 9提问于2020-05-08得票数 1
我估计了Tajima D值的数据集的置信区间(CI)，使用bootstrapping来导出一个空分布。我想调整这些CI的帐户错误发现率(FDR)使用的程序，因为这允许数据点是非独立的。我已经可以对R包p.adjust中与每个数据点相关联的各个p值执行此操作。然而，我倾向于修改整个数据集的置信区间，而不是每个单独的p值。(这样做可以更快地在图上描述重要的和非重要的值)。
有没有人知道有一个程序能做到这一点(最好是用R或Python编写)？
FDR的详细资料载于: Benjamini和Yekutieli (2005年)。错误发现率-为选定的参数调整多个置信区间。美国统计协会杂志，100 (469)
浏览 4提问于2013-05-07得票数 0
我很难预测r中的置信区间ros和nls。
pl <- ggplot(data) + geom_point(aes(x=date, y=cases),size=2, colour="black") + xlab("Date") + ylab("Cases")
model = nls(cases ~ SSlogis(log(date), Asym, xmid, scal), data= data )
new.data = data.frame(date=c(1:100))
interval <- predict(model, n
浏览 5提问于2020-04-21得票数 9
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我有一个包含生存数据和一些缺失协变量的数据集。我已经成功地使用mice()函数应用鼠标包来估算m个数据集，创建了一个imputationList对象，并在每个m个数据集上应用了Cox PH模型。随后，我使用MIcombine()函数汇集了结果。这引出了我的问题：
如何获得每个协变量的合并估计的p值？它们是否隐藏在MIcombine对象中的某个地方？
我知道p值并不代表一切，但报告估计和置信区间而没有相应的p值对我来说似乎很奇怪。我可以计算出一个近似值。使用例如的置信度区间中的p值，但这似乎过于复杂。我到处寻找答案，但我找不到任何人提到这个问题。我是不是忽略了什么显而易见的东西？
例如：
lib
浏览 0提问于2013-01-03得票数 7
我试图在R.中获得Bonferroni同时的置信区间，我有以下数据集供我练习：
df2 <- read.table(textConnection(
'group value
1 25
2 36
3 42
4 50
1 27
2 35
3 49
4 57
1 22
2 37
3 45
4 51'), header = TRUE)
我试过了
aov(formula = value ~ group, data = df2)
然而，这并不能同时输出置信区间。使用SAS，计算结果应如下：
浏览 4提问于2018-02-01得票数 3
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1回答
在我的统计类中，我们使用Stata，因为我是一个R用户，所以我想在R中做同样的事情，我已经得到了正确的结果，但是这似乎是获取像置信区间这样简单的东西的一种有点尴尬的方法。
这是我的粗略解决方案：
library(quantreg)
na = round(runif(100, min=127, max=144))
f <- rq(na~1, tau=.5, data=ds)
s <- summary.rq(f, se="boot", R=1000)
coef(s)[1]
coef(s)[1]+ c(-1,1)*1.96*coef(s)[2]
我也对引导包做了一些实验，
浏览 1提问于2012-04-17得票数 4
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在ramda管道中，我希望减去两个数组键的值，最终得到一个包含这些差异的数组。
例如，考虑下面的mice_weights数组。我想得到一个数组，其中的差异weight_post减去weight_pre，只适用于雄性老鼠。
const mice_weights = [
{
"id": "a",
"weight_pre": 20,
"weight_post": 12,
"is_male": true
},
{
浏览 12提问于2022-02-02得票数 1
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我希望通过boot.ci函数获得多个统计数据的引导置信区间。这是我的MWE。
我在out中有两个统计信息，并希望找到这两个统计信息的引导置信区间。然而，boot.ci函数只为第一统计量(t1*)提供引导置信区间，而不为第二统计量(t2*)提供引导置信区间。
set.seed(12345)
df <- rnorm(n=10, mean = 0, sd = 1)
Boot.fun <-
function(data, idx) {
data1 <- sample(data[idx], replace=TRUE)
m1 <- mean(data1)
浏览 1提问于2015-08-04得票数 6
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对于我的测试数据，我使用prcomp函数计算了前两个主成分。然后，我使用plot函数绘制了前两个组件。
df <- data.frame(x1 = runif(10), x2 = runif(10), x3 = runif(10), x4 = runif(10))
rownames(df) <- letters[1:10]
res <- prcomp(df, center = TRUE, scale = TRUE, na.action = na.omit)
plot(res$x, xlim = c(-5, 5), ylim = c(-5, 5))
现在，我想使用Hotel
浏览 1提问于2012-08-18得票数 2
我正在使用R中的smatr包装将SMA拟合到异速测量数据，并且我在绘制sma()命令计算的95%置信区间时遇到了困难。
以软件包文档中的示例数据为例，如何将上下限95%置信度线添加到xy数据和SMA拟合图中？
# Load leaf lifetime dataset:
data(leaflife)
# Fit SMA
ft <- sma(longev~lma, data=leaflife, log="xy", method="SMA")
#plot data and fit
plot(ft, log="xy")
现在如何将95
浏览 39提问于2016-09-12得票数 1
2回答
我使用R包调查和srvyr与dplyr相结合的方法来分析调查数据.但是，当我试图计算组`(参见下面的代码)的置信区间时，我得到的错误'group_by_drop_default‘不是从’命名空间:dplyr‘导出的对象。
感谢你对这一错误的帮助，或者在总体调查框架中计算群体的置信区间。
as_survey_design(strata = strata, weight = weight_pers, id= hh_id, nest=TRUE)
out <- strat_design %>%
group_by(sex, year) %>%
summarize
浏览 0提问于2020-03-04得票数 0
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我已经为使用kappam.fleiss()包中的irr函数的多个评价者之间的协议估计了Fleiss的kappa。
现在，我想估计协议和置信区间使用引导。
有人能举个例子吗？
数据
R1 R2 R3 R4
1 1 1 1
1 1 0 1
0 0 0 0
2 1 2 2
n n n n
代码：
#load libraries
library("irr")
library("boot")
# estimate fleiss' kappa
kappam.fl
浏览 2提问于2018-06-21得票数 1
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在调用鼠标时指定了"2l.norm“方法后，我无意中发现了只包含1na的变量的错误消息。考虑到这些变量丢失的数据量很小，我意识到这是一个非常小的问题。然而，考虑到这些数据结构也是很优雅的。
我使用对所有人都可访问的数据库重新创建了这种情况，即ChickWeight数据集。我非常明白，这个问题也可能是我在执行程序时出错的结果，所以如果是这样，请告诉我。
ChickWeight[1:20, ]
dim(ChickWeight)
sum(is.na(ChickWeight)) #contains no NAs
ChickWeight$weight[12] <- NA # add 1 N
浏览 2提问于2014-10-16得票数 3
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我正在尝试使用并行计算来计算最小绝对偏差回归参数的百分位自举95%置信区间，如本article中所述。但是，我使用的不是单个数据帧，而是一个多个推算数据集(mids)对象，该对象是通过mice包获得的，用于多个推算。这就是问题所在。 我想在foreach循环中使用mids (或多个推定数据集的列表)对象，执行引导，并将结果汇集在一起。通过将mids对象转换为一个列表，然后使用该列表中的一个元素，我成功地仅基于一个数据集获得了结果。尽管如此，我还是想一次使用所有数据集。 一个可重复的例子： library(foreach)
library(doParallel)
cores_2_use <
浏览 10提问于2020-07-01得票数 2
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