#' The function for hierarchical imputation of semicontinous variables.
#'
#' The function is called by the wrapper.
#' @param y_imp_multi A Vector with the variable to impute.
#' @param X_imp_multi A data.frame with the fixed effects variables.
#' @param heap A numeric saying to which (single) values the data might be heaped.
#' @param M An integer defining the number of imputations that should be made.
#' @return A n x M matrix. Each column is one of M imputed y-variables.
imp_semicont<- function(y_imp_multi,
X_imp_multi,
heap = 0,
M = 10){
tmp_data <- cbind(y_imp_multi, X_imp_multi)
n <- nrow(tmp_data)
#the missing indactor indicates, which values of y are missing.
mis_indicator <- is.na(y_imp_multi)
#get the defaults values for heap
if(is.null(heap)) heap = 0
#these steps are neccesary, because in wrapper there is a value given for heap and max.se
#but those values could be NULL
#mache aus y.org eine binaere Variable, wobei 0 fuer heap; und 1 fuer ungleich heap steht
y_binary <- y_imp_multi
#Die Beobachtungen, die gleich heap und nicht fehlend sind...
condition0 <- (y_imp_multi == heap) & !is.na(y_imp_multi)
#...werden 0 gesetzt.
y_binary[condition0] <- 0
#Die Beobachtungen, die ungleich heap und nicht fehlend sind...
condition1 <- (y_imp_multi != heap) & !is.na(y_imp_multi)
#...werden 1 gesetzt.
y_binary[condition1] <- 1
#Use the imputation function of the binary variable on the indicator
#to set ind.imp to 0 or 1
#Zuerst ermitteln, ob 0 oder ein stetiger Wert imputiert werden soll.
what_method <- ind.imp <- imp_binary(y_imp_multi = y_binary,
X_imp_multi = X_imp_multi,
M = M)
y_imp <- array(NA, dim = c(n, M))
for(i in 1:M){
#Es werden nun die Verwendet, die in der indikator-Imputation eine 1 bekommen haben.
#(das sind die jenigen, deren wahrer Wert vermutlich nicht gleich heap ist)
#In anderen Worten: alle die nach der Imputation 0 haben
#(also in der original-Variable heap), werden aus der cont-imp ausgeschlossen.
y_tmp <- what_method[, i]
#decide whether I want to make the functions to give the full data sor the X, Y, Z, seperately
# use the imputation function of the continuous variable to generate y1.imp
#data.step1
y1_imp <- imp_cont(y_imp_multi = y_imp_multi[what_method[, i] == 1],
X_imp_multi = X_imp_multi[what_method[, i] == 1, ],
M = 1)
# set the final value of y
#Dabei nehme ich ind.imp zur Grundlage. Die imputierten (oder originalen) Nuller
#koennen beibehalten werden. Die Einser hingegen muessen noch durch die Imputierten
#(oder originalen) Werte ungleich 0 ersetzt werden.
#Bei heap != 0, muessen natuerlich die NUller durch heap ersetzt werden
y_tmp[what_method[, i] == 1] <- y1_imp
y_imp[ , i] <- y_tmp
}
return(y_imp)
}
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