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科学研究中缺失数据是普遍存在的现象,特别是涉及问卷设计与调查更容易产生缺失数据.随着人们深入研究缺失数据,提出了许多处理缺失数据的方法.在完全随机缺失机制下,比较成组删除法、均值填补法、回归填补法和最大期望法(EM)处理缺失数据的效果以及趋势,并有实证数据验证.
基于Monte Carlo模拟的四种完全随机缺失数据处理方法的比较
【摘 要】
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科学研究中缺失数据是普遍存在的现象,特别是涉及问卷设计与调查更容易产生缺失数据.随着人们深入研究缺失数据,提出了许多处理缺失数据的方法.在完全随机缺失机制下,比较成
【机 构】
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蚌埠医学院预防医学系
【出 处】
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2016年中国生物统计学术年会
【发表日期】
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2016年7期
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