glm中的smooth.spline与数据集中的NA

Question

我正在尝试对smooth.spline中的解释变量使用glm转换（logit回归）。 我收到错误消息是因为smooth.spline无法使用NA。

这是我的代码：

LogitModel <- glm(dummy~ smooth.spline(A) + B + C
                          ,family = binomial(link = "logit"), data = mydata)

我该如何处理（不更改mydata？）

Answer 1

您可以使用自然包含样条线的广义加性模型（GAM）。例如，您可以使用netwire包，作为它们处理gam的副作用。请参见下面的代码：

NA

输出：

library(gam)
set.seed(123)
data(kyphosis)

# simulation of NA
NAs <- matrix(c(sample(81, 4), 1:4), byrow = FALSE, ncol = 2)
kyphosis_NA[NAs] <- NA

# gam
m_NA <- gam(Kyphosis ~ s(Age,4) + Number + Start, family = binomial, data=kyphosis_NA)
summary(m_NA)