Question

当在R中运行回归分析时（使用glm），由于缺失而删除了案例＆＃39;的数据。有没有办法标记哪些案例已被删除？理想情况下，我希望将其从原始数据框中删除。

非常感谢

Answer 1

如果没有可重复的示例，我无法提供适合您的问题的代码，但这是一个应该有效的通用方法。假设您的数据框名为df，您的变量称为y，x1，x2等。并假设您需要模型中的y，x1，x3和x6。

# Make a vector of the variables that you want to include in your glm model
# (Be sure to include any weighting or subsetting variables as well, per Josh's comment)
glm.vars = c("y","x1","x3","x6") 

# Create a new data frame that includes only those rows with no missing values
# for the variables that are in your model
df.glm = df[complete.cases(df[ , glm.vars]), ]

此外，如果您只想查看至少有一个缺失值的行，请执行以下操作（请注意添加!（＆＃34; not＆＃34;运算符））：

df[!complete.cases(df[ , glm.vars]), ]

Answer 2

glm()返回的模型拟合对象记录了由于其不完整而排除的数据的行号。它们有点被埋没但你可以像这样检索它们：

## Example data.frame with some missing data
df <- mtcars[1:6, 1:5]
df[cbind(1:5,1:5)] <- NA
df
#                    mpg cyl disp  hp drat
# Mazda RX4           NA   6  160 110 3.90
# Mazda RX4 Wag     21.0  NA  160 110 3.90
# Datsun 710        22.8   4   NA  93 3.85
# Hornet 4 Drive    21.4   6  258  NA 3.08
# Hornet Sportabout 18.7   8  360 175   NA
# Valiant           18.1   6  225 105 2.76

## Fit an example model, and learn which rows it excluded
f <- glm(mpg~drat,weight=disp, data=df)
as.numeric(na.action(f))
# [1] 1 3 5

或者，要获取行索引而不必使用模型，请使用与model.frame()输出相同的策略：

as.numeric(na.action(model.frame(mpg~drat,weight=disp, data=df)))
# [1] 1 3 5

R标志从回归分析中丢失

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