моделирование, чтобы соответствовать логистике с различной пропорцией

Question

Я новый пользователь R, я пытаюсь провести имитационное исследование, чтобы подобрать логистическую модель с разными недостающими пропорциями. Я попробовал некоторый код, но он не дает мне никакого вывода, может кто-нибудь мне помочь?

p=c(.03,0.2,0.6) #proportion of missingness
for(i in 1:length(p)){
mcar<-prodNA(dd,noNA=0.2)# function to impose missingness
mis.fit=glm(y~x1+x2+x3, family = "binomial",data=mcar)
mis.fit
mis.bias=t(coef(mis.fit))-t(coef(comp.fit))
mis.bias
mis.sum=summary(mis.fit)
mis.sum
}

Answer 1

Мы не можем воспроизвести вашу проблему: вы не упомянули пакет missForest, и мы не знаем, что такое dd.

Я предполагаю, что вы могли бы извлечь выгоду из использования print() в своем цикле

Например,

i <- 5
i^2

дает

[1] 25

, но

for (i in 1:5){
 i^2
}

не дает видимого вывода

, в то время как

for (i in 1:5){
  print(i^2)
}

дает

[1] 1
[1] 4
[1] 9
[1] 16
[1] 25