Tôi đang tự hỏi làm thế nào để tích hợp các spline khối bị hạn chế (chẳng hạn như trong gói rms) trong các mô hình cắt cụt trong gói điều khiển chuột R.
Bối cảnh : Tôi đang thực hiện nghiên cứu y sinh và có quyền truy cập vào bộ dữ liệu bao gồm các đặc điểm và dữ liệu của bệnh nhân về tiến triển bệnh của bệnh nhân, bên cạnh kết quả sau khi chăm sóc y tế (ví dụ như sống sót sau một năm). Mục tiêu là xây dựng một mô hình dự đoán dựa trên đặc điểm của bệnh nhân và tiến triển bệnh để dự đoán sự xuất hiện của một số kết quả nhất định. Than ôi, một số bệnh nhân không có thông tin đầy đủ về tất cả các biến. Vì vậy, tôi đã quyết định sử dụng nhiều kỹ thuật cắt bỏ để ước tính (nhiều lần) những giá trị còn thiếu này sẽ là gì.
Vấn đề : Khi sử dụng nhiều lần cắt ngang, 'quy tắc' này được gọi là tính đồng nhất. Điều này có nghĩa là việc cắt bỏ đòi hỏi mô hình thống kê được sử dụng cho phân tích cuối cùng (tức là mô hình dự đoán mà tôi muốn nghiên cứu) cũng nên được đưa vào mô hình cắt cụt (tốt nhất là có thêm thông tin bổ sung vào nó). Điều này cũng có nghĩa là có tính đến các hiệp hội phi tuyến tính có thể. Vì tôi không biết liệu một số dự đoán nhất định có liên kết phi tuyến tính với các yếu tố khác hay không, tôi muốn các mô hình cắt cụt có thể phù hợp với các khối vuông bị hạn chế. Tuy nhiên, tôi không thực sự nắm bắt cách làm điều này ở chuột. Do đó, tôi muốn được giúp đỡ trong việc tạo ra các mô hình cắt cụt cho phép rcs, phù hợp với chuột.
Trên một sidenote cho bất kỳ người điều hành nào: Tôi nghĩ rằng câu hỏi này phù hợp với Crossvalidated vì sự cắt bỏ và spline là các chủ đề 'thống kê' cụ thể. Tuy nhiên, do tập trung vào bản chất lập trình của câu hỏi 'làm thế nào' này, tôi sẽ không bận tâm đến câu hỏi đang được di chuyển nếu bạn nghĩ rằng nó phù hợp hơn ở nơi khác. Trước nghi ngờ này, tôi cũng đã đăng câu hỏi này lên StackOverflow ( /programming/45674088/how-to-use-restricted-cubic-splines-with-the-r-mice-imputation-package )