Я работаю с данными о затратах, где некоторые данные отсутствуют (MCAR).
Я бы хотел вменять их, используя множественное вменение (пакет мышей) с методом прогнозирующего среднего соответствия (PMM).Я хотел бы использовать PMM, потому что видел, что это позволяет сохранить положительность моих данных и хорошо справляется с гетероскедастическими данными.
Тем не менее, PMM используют вначале линейную регрессию для прогнозирования недостающих данных.И в соответствии с моими данными о затратах, я думаю, что это неуместно, и вместо этого я хотел бы использовать GLM с гамма-регрессией (журнал ссылок).
Кто-нибудь знает, возможно ли это изменить?Или, может быть, другой пакет, который может с этим справиться?Или, может быть… нет ничего страшного в том, чтобы плохо указывать распределение затрат, потому что мы используем PMM, после которого правильная неправильная спецификация?
Я был бы очень признателен, если бы у вас была дополнительная информация.
Большое спасибо.