Question

这是我第一次问有关Stackoverflow的问题，所以我可能不太清楚。同时，我对编程没有很深的了解，如果我在此处提供的代码编写不正确，请向我道歉。

我正在尝试使用粒子过滤器估算缺失值。这可以通过BaBoom软件包的功能BBPMM（在R中）来实现。具体来说，我列出了80个矩阵。每个矩阵编码参与者对8项问卷的时间排序答案。

每个矩阵为155x10，其中：

与调查表项目相对应的8列
2列，指定ID_code和time_response。

每个数据集都包含一些完整的缺失行（因主题而异）。我想使用BBPMM函数，方法是指定每个数据矩阵要缺少值的一个插补。

在这里，我向您展示我尝试过的代码的示例。我不确定用哪种方式尝试2种方式，因为我不确定哪一种是正确的方式，我仍处于与R的爱情故事的开端。每个算法都有效，尽管在第四个主题中，算法停止给出错误。

1）

f_imp <- function(x) {BBPMM(x, M = 1)}
particle_f <- function(x) {dplyr::select(x, var1:var8) %>% f_imp(x)}
particle_data <- lapply(mylist, particle_f)

2）

particle_f2 <- function(x) {dplyr::select(x, var1:var8) %>% f_imp()}
particle_data2 <- lapply(mylist, particle_f2)

具体来说，在正确入门后，当他进入第4个主题时，会出现一条错误消息：

Error in parse(text = x, keep.source = FALSE) : 
  <text>:2:0: unexpected end of input
1: var1 ~ 
   ^

我不知道该如何解决。任何形式的帮助都可以接受的:) 谢谢

使用软件包BaBoom（R）的BBPMM功能时出现错误“输入意外结束”

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