Итак, я пытаюсь выполнить сопоставление оценок склонности, а затем использую Zelig для выполнения логистической регрессии на сопоставленных данных.
Вот пример того, как выглядят мои данные: ДАННЫЕ
Поэтому я пытаюсь сопоставить пациентов по признаку деменции, инсульта и возраста. Затем я пытаюсь понять, связано ли лекарство X с повышенным риском падения после подбора пациентов. Затем я хотел бы пройти тот же процесс для лекарства Y и лекарства Z, чтобы увидеть, есть ли у каждого отдельного лекарства связь.
Вот код, который я использовал до сих пор для выполнения сопоставления и анализа логистической регрессии:
data <- read_csv("Desktop/data.csv")
View(data)
attach(data)
data[1:10,]
m.out = matchit(Fall ~ Dementia + Stroke + Age, method = "exact", data = data)
m.data = match.data(m.out)
library(Zelig)
z.out = zelig(Fall ~ Drug X + Dementia + Stroke + Age, model = "logit", data = m.data)
x.out0 <- setx(z.out, Drug X = 0)
x1.out0 <- setx(z.out, Drug X = 1)
s.out0 <- sim(z.out, x = x.out0, x1 = x1.out0)
Кажется, все идет гладко до последней строчки. Вот сообщение об ошибке, которое я получаю.
Error in eigen(Sigma, symmetric = TRUE) :
infinite or missing values in 'x'
Есть идеи, что я делаю не так? Я застрял здесь некоторое время и решил обратиться за помощью.
Заранее спасибо.
