Amalia,

Quizás tengas suerte y alguien se de cuenta del problema. Seguramente
mejorarás las probabilidades  (1) de recibir una respuesta, (2) que sea
rápido y (3) que te sirva si proporcionas un ejemplo reproducible. En tu
caso señalas que usas el paquete Mice y un data.frame. Resultaría útil que
envíes una muestra de ese data.frame, si se puede, lo que podrás hacer
fácilmente copiando de la consola de R y pegando en el e-mail el resultado
de  dput(tail(data.frame, 100)) .

Si estas interesada en como hacer preguntas con mejores probabilidades de
éxito puedes leer
https://mail.google.com/mail/u/0/?tab=wm#search/daniel+merino+reproducible+pregunta+r/1417ada542921bbe


Daniel Merino


El 29 de octubre de 2013 08:29, Amalia Carolina Guaymas Canavire <
acarolinagc@gmail.com> escribió:

> Saludo gente, antes que nada gracias por la ayuda que puedan aportarme, soy
> iniciante en R, estoy usando el paquete Mice para realizar imputaciones
> múltiples sobre variables en su mayoría categóricas. El problema está que
> cuando expresó este comando  imp <- mice(dataset,method="polr",maxit=1)
> donde el dataset es un data.frame me tirá este error :
>
>  iter imp variable
>   1   1  pial1a  pial2  pial3a  pial3b  pial3cError en nnet.default(X, Y,
> w, mask = mask, size = 0, skip = TRUE, softmax = TRUE,  :
>   too many (1068) weights
>
> buscando en foros encontre que debo modificar el nnet, concretamente
> maxNWts indicando un valor mayor al valor con problema, para modificar eso
> se me ocurre usar  mice.impute.polyreg(dataset x=NULL, nnet.maxit =
> 100,nnet.trace = FALSE, nnet.maxNWts = 1500) pero el problema que me piden
> X que representa Matrix (n x p) of complete covariates, pero al ser las
> vbles categóricas, no me queda claro como estimarla. En si alguna ayuda
> para poder solucionar este problema en donde lo que se busca en poder
> aplicar regresión logística y por ello me veo con el problema del nnet.
> GRACIAS:
>
>
> --
>
> *************** *  :) *sonrei que te queda lindo :):):):): **amy **cgc
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> *
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>         [[alternative HTML version deleted]]
>
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Daniel

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