irmi(VIM)
irmi()所属R语言包：VIM
Iterative robust model-based imputation (IRMI)
迭代强大的基于模型的插补（IRMI）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
In each step of the iteration, one variable is used as a response variable and the remaining variables serve as the regressors.
在每个迭代步骤中，一个变量被用作一个响应变量，剩余的变量作为回归量。
用法----------Usage----------
irmi(x, eps = 5, maxit = 100, mixed = NULL, count = NULL, step = FALSE,
robust = FALSE, takeAll = TRUE, noise = TRUE, noise.factor = 1,
force = FALSE, robMethod = "MM", force.mixed = TRUE, mi = 1,
addMixedFactors = FALSE, trace = FALSE,init.method="kNN")
参数----------Arguments----------
参数：x
data.frame or matrix
数据框或矩阵
参数：eps
threshold for convergency
阈值收敛
参数：maxit
maximum number of iterations
最大迭代次数
参数：mixed
column index of the semi-continuous variables
列索引的半连续变量
参数：count
column index of count variables
列索引计数变量
参数：step
a stepwise model selection is applied when the parameter is set to TRUE
一个循序渐进的模式选择时应用的参数设置为TRUE
参数：robust
if TRUE, robust regression methods will be applied
如果是TRUE，稳健回归的方法将被应用
参数：takeAll
takes information of (initialised) missings in the response as well for regression imputation.
信息的（初始化）missings的反应，以及回归插补。
参数：noise
irmi has the option to add a random error term to the imputed values, this creates the possibility for multiple imputation. The error term has mean 0 and variance corresponding to the variance of the regression residuals.
irmi可以选择添加一个随机误差项的估算值，这会产生多重插补的可能性。误差项的平均值为0，方差相对应的回归残差的方差。
参数：noise.factor
amount of noise.
的噪声量。
参数：force
if TRUE, the algorithm tries to find a solution in any case, possible by using different robust methods automatically.
如果为true，算法试图找到一个解决方案，在任何情况下，可以通过使用不同的自动可靠的方法。
参数：robMethod
regression method when the response is continuous.
回归方法的反应是连续的时。
参数：force.mixed
if TRUE, the algorithm tries to find a solution in any case, possible by using different robust methods automatically.
如果为true，算法试图找到一个解决方案，在任何情况下，可以通过使用不同的自动可靠的方法。
if factor variables for the mixed variables should be created for the regression models
如果应该建立回归模型因子变量的混合变量
参数：mi
number of multiple imputations.
数量的多个诋毁。
参数：trace
Additional information about the iterations when trace equals TRUE.
等于TRUE的迭代跟踪时的附加信息。
参数：init.method
Method for initialization of missing values (kNN or median)
方法初始化的缺失值（KNN或中位数）
Details
详细信息----------Details----------
The method works sequentially and iterative. The method can deal with a mixture of continuous, semi-continuous, ordinal and nominal variables including outliers.
该方法的工作顺序和迭代。的方法，可以处理连续的，半连续的，有序的和名义变量，包括异常值的混合物。
A full description of the method will be uploaded soon in form of a package vignette.
即将上传在包小插曲形式的完整描述的方法。
值----------Value----------
the imputed data set.
的估算数据。
（作者）----------Author(s)----------
Matthias Templ, Alexander Kowarik
参考文献----------References----------
Iterative stepwise regression imputation using standard and robust methods. Journal of Computational Statistics and Data Analysis, Vol. 55, pp. 2793-2806.
参见----------See Also----------
mi
mi
实例----------Examples----------
data(sleep)
irmi(sleep)
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注：
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发表于 2012-10-1 16:06:08
