चूहों के बाद मार्जिन?

Question

मैं प्रतिरूपित डेटा (मैंने चूहों का इस्तेमाल किया) पर मार्जिन फ़ंक्शन को लागू करना चाहूंगा, लेकिन यह संभव नहीं लगता है। क्या आप जानते हैं कि यदि कोई फ़ंक्शन मौजूद है, जो प्रतिरूपित डेटा के साथ सीमांत प्रभावों की गणना करता है?

धन्यवाद!

संपादित करें: मैंने अपना कोड इस प्रकार संशोधित किया है: क्या यह सही है? धन्यवाद!

ddply(data_pooled, "imp", function(x){ 
  logregress <-  glm(y ~ var1 + var2 + var3, family = binomial(link="logit"), data=data_pooled)
  
  margin_mod <- margins(logregress, type="response")
  })

margin_summary <- summary(MIcombine(margin_mod))

Answer 1

कई प्रतिरूपण का उपयोग करके लापता डेटा के विश्लेषण के लिए सामान्य दृष्टिकोण है

• कई संपूर्ण डेटासेट बनाते हैं, आइए बताते हैं $m$का उपयोग करते हुए, जो भी कई संसेचन alogorithm आप चुनते हैं

• प्रत्येक पूर्ण डेटासेट पर अंतिम विश्लेषण मॉडल (उदाहरण के लिए प्रतिगमन मॉडल) का प्रदर्शन करें । यानी तुम दौड़ोगे$m$ मॉडल।

• विश्लेषण के परिणामों को पूल करें। एक लीनियर रिग्रेशन मॉडल के साथ आप पूल किए गए अनुमान को खोजने के लिए ब्याज के सभी अनुमानों को औसत करेंगे। मानक त्रुटियों के लिए, विशिष्ट दृष्टिकोण रुबिन के नियमों का उपयोग करना है, जो दोनों के भीतर और बीच में, अनिश्चितताओं को शामिल करता है। यदि ब्याज के अनुमान का नमूना वितरण एक सामान्य वितरण का पालन नहीं करता है, तो अन्य तरीकों को नियोजित किया जा सकता है। आगे के विवरण के लिए इस प्रश्न और उत्तर को देखें: रुबिन के नियम को बहुप्रचलित डेटासेट के संयोजन के लिए लागू करना