[R-br] Extrair P-value do resultado de uma imputação com MICE
Elias Carvalho
ecacarva em gmail.com
Segunda Maio 1 01:00:25 BRT 2017
Muito obrigado Paulo, me ajudou muito.
Em 21 de abril de 2017 10:38, Elias Carvalho <ecacarva em gmail.com> escreveu:
> Excelente trabalho Paulo, muitíssimo obrigado, me ajudou muito.
>
> Eu gostaria de conhecer melhor essa estrutura para entender como você
> chegou ai, ontem eu fiquei horas tentando e nada.
>
> Tenho trabalhado com o R a algum tempo, não sou estatístico, sou da
> computação.
>
> Alguma dica de onde estudar isso, ou somente na prática mesmo ?
>
>
>
> 2017-04-20 20:30 GMT-03:00 Elias Carvalho <ecacarva em gmail.com>:
>
>> Boa noite pessoal
>>
>> Estou testando o pacote mice para fazer imputação múltipla de dados
>> missing, conforme exemplo:
>>
>> library(mice)
>>
>> imp <- mice(nhanes2)
>> fit <- with(imp, lm(chl~age+bmi))
>>
>> summary(fit)
>>
>> O resultado se resume em:
>>
>> ## summary of imputation 1 :
>>
>> Call:
>> lm(formula = chl ~ age + bmi)
>>
>> Residuals:
>> Min 1Q Median 3Q Max
>> -46.37 -19.23 -11.24 12.66 83.69
>>
>> Coefficients:
>> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
>> (Intercept) 32.134 53.202 0.604 0.55232
>> age2 49.058 18.153 2.702 0.01334 *
>> age3 62.837 19.886 3.160 0.00472 **
>> bmi 4.907 1.795 2.733 0.01246 *
>> ---
>> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>>
>> Residual standard error: 34.89 on 21 degrees of freedom
>> Multiple R-squared: 0.3835, Adjusted R-squared: 0.2954
>> F-statistic: 4.354 on 3 and 21 DF, p-value: 0.01557
>>
>>
>> Eu gostaria de extrair o p-value: 0.01557 dessa estrutura, mas não
>> consegui com os métodos convencionais, pois a estrutura parece diferente da
>> estrutura gerada por um lm ou glm.
>>
>> Alguém poderia me ajudar
>>
>> --
>>
>>
>> *In Jesu et Maria*
>> *Obrigado*
>> *Prof. Elias Carvalho*
>>
>> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
>> who has been able to understand the cause of things"*
>>
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> --
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> *In Jesu et Maria*
> *Obrigado*
> *Prof. Elias Carvalho*
>
> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
> who has been able to understand the cause of things"*
>
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*In Jesu et Maria*
*Obrigado*
*Prof. Elias Carvalho*
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