对多重插补后的数据进行广义加性模型，并计算rr

可以使用mgcv（Mixed GAM Computation Vehicle）包拟合广义加性模型，然后计算相应的RR值。下面是一个示例代码：

#加载mgcv包
library(mgcv)

#拟合广义加性模型
fit <- gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete_data)

#计算RR值
rr <- exp(coef(fit)["s(x2)"]) / exp(coef(fit)["s(x1)"])

在上面的示例代码中，我们首先加载了mgcv包，并使用complete函数获取了插补后的完整数据集。然后，使用gam函数拟合广义加性模型，其中s函数表示对变量进行平滑处理。最后，通过计算模型中两个平滑项系数的比值，得到了RR值。

相关问题

多重插补后进行广义加性模型

进行广义加性模型（GAM）时，可以使用多重插补后的数据集进行模型拟合。以下是一个使用R语言中的mgcv包进行GAM拟合的示例代码：

# 加载mgcv包
library(mgcv)

# 读取插补后的数据
imputed_data <- read.csv("imputed_data.csv")

# 拟合GAM模型
gam_model <- gam(y ~ s(x1) + s(x2) + x3, data = imputed_data)

# 查看模型摘要
summary(gam_model)

其中，y表示响应变量，x1、x2、x3表示解释变量，s()函数表示对变量进行光滑处理，data表示数据集。在进行模型拟合时，可以像使用完整数据集一样使用多重插补后的数据集。需要注意的是，如果插补后的数据集中仍存在缺失数据，需要再次进行插补处理。

汇总多重插补后的每个数据集的广义加性模型结果，并计算rr

可以使用mice包中的pool函数对多重插补后的每个数据集的广义加性模型结果进行汇总，然后计算相应的RR值。下面是一个示例代码：

#加载mice包
library(mice)

#创建一个含有缺失值的数据集
data <- data.frame(x1 = c(1, 2, NA, 4, 5),
                   x2 = c(NA, 2, 3, NA, 5),
                   x3 = c(1, 2, 3, NA, 5))

#进行多重插补
imputed_data <- mice(data, m = 5, maxit = 50, meth = c("pmm", "pmm", "pmm"))

#拟合广义加性模型并汇总
fit_list <- with(imputed_data, list(gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete(imputed_data, 1)),
                                     gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete(imputed_data, 2)),
                                     gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete(imputed_data, 3)),
                                     gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete(imputed_data, 4)),
                                     gam(x3 ~ s(x1) + s(x2), data = complete(imputed_data, 5))))
fit_pool <- pool(fit_list)

#计算RR值
rr <- exp(coef(fit_pool)["s(x2)"]) / exp(coef(fit_pool)["s(x1)"])

在上面的示例代码中，我们首先加载了mice包，并创建了一个包含缺失值的数据集。然后，使用mice函数对数据进行多重插补，并使用complete函数获取了插补后的完整数据集。接着，针对每个完整数据集，使用gam函数拟合了广义加性模型，并将每个模型的结果存储在一个列表中。最后，使用pool函数对模型结果进行汇总，并通过计算汇总后模型中两个平滑项系数的比值，得到了RR值。