对来自小鼠 (R) 的估算数据子集运行 glm.mids答案

【问题标题】：Run glm.mids on a subset of imputed data from mice (R)对来自小鼠 (R) 的估算数据子集运行 glm.mids
【发布时间】：2014-10-20 19:46:30
【问题描述】：

当我尝试在 mids 插补对象的子集上运行 glm.mids 时出现错误：

library(mice)
imp2 = mice(nhanes)
glm.mids( (hyp==2)~bmi+chl, data=imp2, subset=(age==1) )

给出神秘的错误信息

"Error in eval(expr, envir, enclos) :
..1 used in an incorrect context, no ... to look in"

即使语法适用于原始数据集上的常规 glm：

glm( (hyp==2)~bmi+chl, data=nhanes, subset=(age==1) )

文档?glm.mids 没有专门针对subset，但说您可以将其他参数传递给glm。如果我不能将subset 与glm.mids 一起使用，有没有直接子集mids 列表对象的好方法？

【问题讨论】：

试试with(data=imp2, exp=glm((hyp==2)~bmi+chl, family=binomial , subset=(age==1) ))。我不知道为什么子集在glm.mids 中不起作用。
欢迎您。我不确定，但我认为在glm.mids 代码中使用... 不太正确（至少在当前版本的R 中）。如果您用eval(substitute(glm 更改glm 调用（大约在glm.mids 的一半），它会按预期工作。看看这里stackoverflow.com/questions/10858318/…
会看看。所有这些都会是一个很好的答案，我会接受:)

标签： r subset r-mice

【解决方案1】：

我冒昧地重写了glm.mids。这有点笨拙。这个问题似乎源于将属性传递给 glm 的隐含性质。

另见这些帖子：

https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2003-November/041537.html

http://r.789695.n4.nabble.com/Question-on-passing-the-subset-argument-to-an-lm-wrapper-td3009725.html

library(mice)

glm.mids=function (formula, family = gaussian, data, ...) 
{
  call <- match.call()
  if (!is.mids(data)) 
    stop("The data must have class mids")
  analyses <- as.list(1:data$m)
  for (i in 1:data$m) {
    data.i <- complete(data, i)
    analyses[[i]] <- do.call("glm",list(formula=quote(formula),family=quote(family),data=quote(data.i),...))
  }
  object <- list(call = call, call1 = data$call, nmis = data$nmis, 
                 analyses = analyses)
  oldClass(object) <- c("mira", "glm", "lm")
 return(object)
}

imp2 = mice(nhanes)
glm.mids( (hyp==2)~bmi+chl, data=imp2 ,subset=quote(age==1))

我唯一重写的部分是 glm.mids analyses[[i]] <- do.call("glm",list(formula=quote(formula),family=quote(family),data=quote(data.i),...)) 中的 glm 函数调用

在旧版本中它显示为analyses[[i]] <- glm(formula, family = family, data = data.i,...)

【讨论】：

【解决方案2】：

解决方法是使用

with(data=imp2, exp=glm((hyp==2)~bmi+chl, family=binomial , subset=(age==1) ))

（我认为）您问题中的问题是在glm.mids 函数中使用...。它们在函数参数中使用以允许“传递给 glm 的附加参数”。但是，当... 传递给glm.mids 函数中的glm 调用时，它们不会以这种方式处理。在?glm 中，... 是“对于 glm：如果不直接提供，则用于形成默认控制参数的参数。”。所以额外的参数将不起作用。

要看到这一点，请简化函数

f1 <- function (formula, family = binomial, data, ...) 
{
 glm(formula, family = family, data = data, ...)
  }

f1(formula=((hyp==2)~bmi+chl), data=nhanes, subset=(age==2)) 
#Error in eval(expr, envir, enclos) : 
#  ..1 used in an incorrect context, no ... to look in

所以子集参数没有传递给glm函数调用

使用R : Pass argument to glm inside an R function 的答案，我们可以稍微修改一下函数

f2 <- function (formula, family = binomial, data, ...) 
{
  eval(substitute(glm(formula, family = family, data = data, ...)))
}

# This now runs
f2(formula=((hyp==2)~bmi+chl), data=nhanes, subset=(age==2))

# check
glm((hyp==2)~bmi+chl, data=nhanes, family="binomial", subset=(age==2))

substitute 的使用将替换来自函数环境的参数（这需要更多细节 - 请随时更新）

【讨论】：