Rマウス補完パッケージで制限付き3次スプラインを使用する方法

Rマウス補完パッケージ内の補完モデルに、制限された3次スプライン（rmsパッケージなど）を統合する方法を知りたいです。

コンテキスト：私は生物医学研究を行っており、患者の特徴と患者の疾患の進行に関するデータからなるデータセットにアクセスできます。目標は、特定の結果の発生を予測するために、患者の特性と疾患の進行に基づいて予測モデルを構築することです。悲しいかな、一部の患者はすべての変数に関する完全な情報を持っていません。そのため、これらの欠損値を（複数回）推定するために、複数の代入手法を使用することにしました。

問題：複数の代入を使用する場合、相性と呼ばれるこの「ルール」があります。つまり、補完には、最終的な分析に使用する統計モデル（つまり、調査したい予測モデル）も補完モデルに含める必要があります（追加の情報を追加することが望ましい）。これは、考えられる非線形の関連付けを考慮することも意味します。特定の予測因子が他の予測因子と非線形の関連性を持っているかどうかはわかりませんので、補完モデルが制限付き3次スプラインに適合できるようにしたいと考えています。しかし、私はマウスでこれを行う方法を本当に理解していません。したがって、マウスに適したrcsを可能にする代入モデルの作成を手伝ってください。

モデレーターへの補足：補完とスプラインは特定の「統計的」主題であるため、この質問はCrossvalidatedに適していると思いました。ただし、この「ハウツー」の質問はプログラミングの性質に重点が置かれているため、他の場所の方が適していると思われる場合でも、移行された質問は問題になりません。この疑問の後、私はこの質問をStackOverflowにも投稿しました（/programming/45674088/how-to-use-restricted-cubic-splines-with-the-r-mice-imputation-package）

補完モデルは結果モデルと同じかそれよりもリッチである必要があるのはあなたの言うとおりです。完全最尤推定に基づく代入と、miceあらゆる場所で線形性を仮定することによる代入が、R HmiscパッケージaregImpute関数を作成した主な理由でした。これは、豊富な加法制限付き3次スプラインモデルを使用して代入モデルを自動的に作成します。したがって、多重代入の場合、線形性は想定されていません。のデフォルトのアプローチaregImputeは、予測平均マッチングです。これは、通常、より多くのパラメトリックアプローチよりも優先されます（スプラインは引き続き使用されます。PMMはモデルの左側ではそれほどパラメトリックではありません）。

のようにmice、aregImpute連鎖方程式を使用します。とは異なりmice、近似の（多変量正規性を想定）ベイズ事後描画ではなく、ブートストラップ描画を使用します。