将残差绑定到缺少值的输入数据集

我正在寻找一种方法将lm残差绑定到输入数据集。该方法必须为缺失的残差添加NA，并且残差应该对应于正确的行。将残差绑定到缺少值的输入数据集

的样本数据：

N <- 100 
Nrep <- 5 
X <- runif(N, 0, 10) 
Y <- 6 + 2*X + rnorm(N, 0, 1) 
X[ sample(which(Y < 15), Nrep) ] <- NA 
df <- data.frame(X,Y) 

residuals(lm(Y ~ X,data=df,na.action=na.omit))

残值应绑定到DF。

来源

2012-12-02 metasequoia

类似问题[这里]（http://stackoverflow.com/q/6882709/684229）和[这里]（HTTP：//统计。 stackexchange.com/questions/11000/how-does-r-handle-missing-values-in-lm）。 – TMS

"[<-"(df, !is.na(df$X), "res", residuals(lm(Y ~ X,data=df,na.action=na.omit)))

会做的伎俩。相对于这两个预测结果及评价casewise删除

residuals(lm(Y ~ X, data = df, na.action = na.exclude))

na.omit和na.exclude都这样做：

来源

2012-12-02 19:44:18

你能解释一下吗？什么是'“[< - ”'？ –

@BrandonBertelsen函数'“[< - ”（x1，x2，x3，x4）'与x1 [x2，x3] < - x4相似，但是x1不变并返回一个新对象。 –

这也许可能是解决方案，但首先，你不需要C（）在data.frame

df <- data.frame(X,Y) 
df$Res[!is.na(X)]<-residuals(lm(Y ~ X,data=df,na.action=na.omit))

来源

2012-12-02 19:15:37

这会复制残差。而不是追加NA –

我已经删除了'data.frame'中的'c（）' – metasequoia

如果Y是NA，该怎么办？如果另一个预测变量是NA，该怎么办？对此不太强大，因此可能不是一种方法。 – TMS

使用合并，或加入。

N <- 100 
Nrep <- 5 
X <- runif(N, 0, 10) 
Y <- 6 + 2*X + rnorm(N, 0, 1) 
X[ sample(which(Y < 15), Nrep) ] <- NA 
df <- data.frame(X,Y) 

df$id <- rownames(df) 

res <- residuals(lm(Y ~ X,data=df,na.action=na.omit)) 
tmp <- data.frame(res=res) 
tmp$id <- names(res) 

merge(df,tmp,by="id",sort=FALSE,all.x=TRUE)

如果您需要维护订单。使用join（）方法从plyr包：

library(plyr) 
join(df,tmp)

来源

2012-12-02 19:19:36

无法通过[按行名称合并]（http://stackoverflow.com/a/7739757/684229）简化此代码？ – TMS

有更简单的解决方案，请参阅我的回答 – TMS

简单地改变na.action到na.exclude。它们仅区别于residuals()或fitted()之类的提取器函数将使用NAs填充其输出，对于na.exclude省略的情况，因此具有与输入变量相同长度的输出。

（这是最好的解决办法找到here）

来源

2013-07-31 18:23:07 TMS

这是您正在寻找的一般解决方案，它可以处理任意数量的预测变量或DV中的错误，以及lm和lme4。 – Ruben

N <- 100 
Nrep <- 5 
X <- runif(N, 0, 10) 
Y <- 6 + 2*X + rnorm(N, 0, 1) 
X[ sample(which(Y < 15), Nrep) ] <- NA 
df <- data.frame(X,Y) 

R.all=as.numeric(rep(NA,length(X))) # numeric vector with missing values 
res=residuals(lm(Y ~ X,data=df,na.action=na.omit)) 
i=as.numeric(names(res)) # vector locations of non-missing residuals 
R.all[i]=res;R.all  # assign residuals to their correct positions.

来源

2017-07-19 18:56:06

将残差绑定到缺少值的输入数据集

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