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查找缺失值的方法
几种常见的
缺失
数据插补
方法
答:
均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理
方法
。使用均值替换法插补缺失数据,对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失(MCAR)的假设之上的,而且会造成变量的方差和标准差变小。(三)热卡填充法(Hotdecking)对于一个包含
缺失值的
变量,热卡填充法在数据库中
找到
一个与它最...
几种常见的
缺失
数据插补
方法
答:
(一)个案剔除法(Listwise Deletion)最常见、最简单的处理缺失数据
的方法
是用个案剔除法(listwisedeletion),也是很多统计软件(如SPSS和SAS)默认的
缺失值
处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话,就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话,这一方法十分有效。至于...
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