从“mi”包中导出合并的 GEE 估计值

Question

我正在使用 geepack 包进行一些回归，并希望使用多重插补来处理缺失值。 mi 中的 pool() 命令对我的 GEE 不起作用，所以我必须导出（是吗？）以便我可以使用 geepack 中的数据。 complete() 函数生成每次迭代，但不生成合并估计。有没有一种方法可以生成包含合并估计值的数据框？

Answer 1

mi 包中的 complete 函数生成 m data.frames 的列表。您可以为 data 参数对该列表的每个元素调用 gee，然后使用 Rubin 的规则来获得汇总估计。

Answer 2

有几个 if 包在 R 中实现了 Rubin 的规则（例如，mi、mice、mitools 和 mitml）。问题是这些实现要求拟合统计模型的函数具有 coef() 和 vcov() 定义的工作方法。

但是，geeglm() 函数没有定义 vcov()，标准实现将不起作用。要补救这种情况，最简单的方法就是为 GEE 定义缺失的方法。下面是一个使用 mitml 包的示例和 geepack.

提供的示例数据集之一

library(geepack)
library(mitml)

# example data
data(dietox)

# example imputation
fml <- Feed + Weight ~ 1 + Time + (1|Pig)
imp <- panImpute(data=dietox, formula=fml, n.burn=5000, n.iter=500)

implist <- mitmlComplete(imp, "all")

# fit GEE
fit <- with(implist, geeglm(Weight ~ 1 + Time + Feed, id=Pig))

# define missing vcov() function for geeglm-objects
vcov.geeglm <- function(x) summary(x)$cov.scaled

# combine estimates using Rubin's rules
testEstimates(fit)

从“mi”包中导出合并的 GEE 估计值

Exporting pooled GEE estimates from the `mi` package

r

missing-data

r-mice