다중 입력 데이터에 대한 zelig의 모델 적합성 (AIC, F- 통계) 측정 방법을 얻으려면 어떻게해야합니까?

Question

an earlier post을 추적하면서 다중 입력 데이터 (아멜리아에서 생성됨)를 사용하여 회귀 분석을위한 zelig의 통계 모델의 상대적인 품질에 대한 일반적인 측정 방법을 배우는 데 관심이 있습니다.

require(Zelig) 
require(Amelia) 
data(freetrade) 

#Imputation of missing data 
a.out <- amelia(freetrade, m=5, ts="year", cs="country") 

# Regression model 
z.out <- zelig(polity~tariff+gdp.pc, model="ls", data=a.out$imputations) 

summary(z.out) 

Model: ls 
    Number of multiply imputed data sets: 5 
Combined results: 
Call: 
lm(formula = formula, weights = weights, model = F, data = data) 
Coefficients: 
        Value Std. Error t-stat p-value 
(Intercept) 1.6740501340 1.0270535468 1.6299541 0.10342186 
tariff  0.0196015092 0.0233789523 0.8384255 0.40234214 
gdp.pc  0.0003296261 0.0001844909 1.7866798 0.07409327 
For combined results from datasets i to j, use summary(x, subset = i:j). 
For separate results, use print(summary(x), subset = i:j). 

질문

(1) 사람이 AIC, F-통계 및 MI 데이터에 대한 자유의 정도의 값을 얻는 방법을 알고 있나요?

(2) 나는 similar question을 발견했다. Koskuke Imai는 아마도 개별 데이터 세트의 요약에 의해 생성 된 측정 값의 간단한 평균을 취할 수 있다고 대답했다. "아마도"나는 조금 의심 스럽습니다. 이것에 대한 어떤 생각?

많은 감사합니다.

Answer 1

나는이 질문을 동료들과 토론했고 우리 모두는 코스 쿠케 (Koskuke)가 제안한 해결책을 찾기로 동의했다.

x1 <- summary(z.out[[1]]) 
x2 <- summary(z.out[[2]]) 
x3 <- summary(z.out[[3]]) 
x4 <- summary(z.out[[4]]) 
x5 <- summary(z.out[[5]]) 

#F-statistics 
(x1$fstatistic[1]+x1$fstatistic[1]+x3$fstatistic[1]+x4$fstatistic[1]+x5$fstatistic[1])/5 

#AIC 
(AIC(z.out[[1]])+AIC(z.out[[2]])+AIC(z.out[[3]])+AIC(z.out[[4]])+AIC(z.out[[5]]))/5