miceを用いた欠損値の多重代入の基本的な流れ
miceを使って多重代入を行う際の基本的な流れについて。 サンプルデータ 使用するサンプルデータは、miceパッケージの「nhanes」です。含まれる変数はage, bmi, hyp, chlで、全て数値型です… 続きを読む »miceを用いた欠損値の多重代入の基本的な流れ
miceを使って多重代入を行う際の基本的な流れについて。 サンプルデータ 使用するサンプルデータは、miceパッケージの「nhanes」です。含まれる変数はage, bmi, hyp, chlで、全て数値型です… 続きを読む »miceを用いた欠損値の多重代入の基本的な流れ
countimp countimp is one of the package of multiple imputation for count or compositional data. This pack… 続きを読む »Error: Installing countimp from Github
カウントデータや組成データの多重代入に使えるパッケージの一つに、countimpがあります。 (カウントデータは、ゼロ過剰や過分散である場合が多く、正規分布からは著しく遠い分布になります。そして、このような分布… 続きを読む »countimpパッケージをgithubからインストールできなかった
エラー内容 線形混合モデルを用いた解析を行っていたところ、以下のようなエラーが表示された。 直訳すると、「いくつかの予測変数は非常に異なるスケールである:再スケーリングを検討する」である。 対処方法 数値変数の… 続きを読む »lmer モデルのエラー”Some predictor variables are on very different scales: consider rescaling”
lmerTestパッケージに含まれる機能を使ってできることは、 p値の計算 分散分析表の作成 最小二乗平均の計算 ランダム効果または固定効果の選別(自動削除) など、いろいろとありますが、ここではp値の計算につ… 続きを読む »R:lmerTestを使ってp値を計算する
回帰モデルの残差の分布を確認することもできる。
データの型を変更したいときは、as.factor()が使える。 しかし、上記のコードだと、エラーがでて因子型に変更できなかった。 指定したオブジェクトが使用されていないことによるエラーのようだが、対処方法を調べ… 続きを読む »as.factorが使えない:Error in as.factor(., ***) : unused argument (***)
dim関数を使うと、データの行列や配列、データフレームの次元を確認することができる。
必要なパッケージの読み込み データセットの読み込み データの概要:人の身体測定や食事記録のダミーデータ変数:ID:対象者ID、sex(性別)、age(年齢)、weight(体重)、height(身長)、BMI、… 続きを読む »複数のデータ型を一度に変更する方法
gvlma() 線形モデルの仮定があっているか検証する plot() 診断プロットを出力する resid() 残差を確認する par(mfrow = c(2,2) 表を分割して表示する(2×2) dev.off… 続きを読む »覚えておきたいRの関数やコードのメモ