抽样中无回答情况的一般处理方法——插补法

最新推荐文章于 2025-06-29 12:24:42 发布
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博客主要围绕抽样中无回答情况展开，介绍了采用补补法这一一般处理方法，但具体内容未给出。

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数学领域中数理统计的前沿应用
AI天才研究院
07-06 1606
想象你是一家奶茶店老板，每天记录销量、气温、促销活动数据。这些数据能告诉我们什么？“夏天销量高”（相关性）？“买一送一能提升20%销量”（因果关系）？“下周可能卖出多少杯”（预测）？数理统计就是回答这些问题的工具箱——它不仅能描述数据特征，还能通过严谨的数学逻辑，帮我们从数据中提取可靠的知识，支撑决策。本文将聚焦数理统计的"前沿应用"，即近年来随着大数据、人工智能发展而兴起的新方法和新场景。
大数据领域数据服务的数据分析报告撰写
最新发布
小程序开发
10-18 667
本文将系统拆解大数据领域数据服务类报告的撰写流程，提供一套经过实战验证的结构化方法论。这套方法基于我在电商、金融、智能制造等行业的30+大型数据服务项目经验，融合了数据科学、业务分析与叙事沟通的交叉视角。精准定位：如何明确报告目标与受众，避免"自说自话"数据治理：从PB级数据中提取高质量分析样本的实操技巧分析建模：结合业务场景选择合适的分析方法（描述统计/预测建模/因果推断）洞察提炼：从数据中挖掘真正有价值的业务洞察（而非简单罗列指标）报告架构：构建逻辑清晰、说服力强的报告结构可视化设计。
数据预处理的方法有哪些？
weixin_51689029的博客
12-14 1万+
数据处理的工作时间占据了整个数据分析项目的70%以上。因此，数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么，数据预处理的方法有哪些呢？比如数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换等，其中最常用到的是数据清洗与数据集成，下面小编将来详细介绍一下这2种方法。数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。
数据预处理 常见的几种方法
HaLosec_Wei
08-20 4万+
数据的预处理又称属性值的规范化。 属性值具有多种类型，包括效益型、成本型、以及区间型等。这三种属性，效益型属性越大越好，成本型属性越小越好，区间型属性是在某个区间最佳。 在进行决策时，一般要进行属性值的规范化，主要有如下三个作用：①属性值有多种类型，上述三种属性放在同一个表中不便于直接从数值大小判断方案的优劣，因此需要对数据进行预处理，使得表中任一属性下性能约优的方案变换后的属性值越大。②非量...
数据预处理_缺失值处理
fighting_DW
07-01 3357
缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。 机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。 人为原因是由于人的主观失...
数据清洗_第一篇 缺失值处理（3）_常见插值法(均值、回归、EM、多重)
Blog of Mary Sun
06-19 2万+
目录 1. 均值插值法 2. 回归插值法 3. EM算法 4. 多重插值 1. 均值插值法 均值插补是利用样本数据平均值或众数作为其替代值对数据进行插值。均值插补的插补值计算方程为： （1） 其中，为是否回答的描述符号表示，表示“是”，表示“否”，是个数 2. 回归插值法 回归插值是根据样本中缺失变量和已得到变量构建回归方程，即根据已有的样本数据，对调查中目标变量的缺失值进行估算。构建自变量与目标变量Y的关系，且第个缺失值的插补估算值可表示为： ...
数据预处理 第3篇：数据预处理（使用插补法处理缺失值）
wuyy0224的博客
10-05 1万+
插补法可以在一定程度上减少偏差，常用的插补法是热卡插补、拟合插补和多重插补。拟合插补，要求变量间存在强的相关性；多重插补（MCMC法），是在高缺失率下的首选插补方法，优点是考虑了缺失值的不确定性。热卡填充（Hot deck imputation）也叫就近补齐，对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。通常会找到超出一个的相似对象，在所有匹配对象中没有最好的，而是从中随机的挑选一个作为填充值。这个问题关键是不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进
2、PACTDet：基于人工智能的肺部疾病检测方法
fanta的博客
06-29 55
本研究提出了一种基于人工智能的肺部疾病检测方法——PACTDet，通过应用随机森林、决策树、支持向量机、梯度提升和人工神经网络（ANN）等多种机器学习算法，结合症状数据分析，实现了高效、准确的肺部疾病诊断。研究成果显示，ANN模型的准确率高达99%，为医疗工作者提供了快速且低成本的决策支持工具，有助于实现早期治疗并减轻重症监护压力。
标准化作业流程
06-16
- 缺失值处理：同一批次用插补法，跨批次直接剔除 3. **控制图生成** - **初始化控制限**： $$UCL = \bar{\bar{X}} + A_2\bar{R}, \quad CL = \bar{\bar{X}}, \quad LCL = \bar{\bar{X}} - A_2\bar{R}$$ （$...
【时间序列】时间序列数据的缺失填补方法总结
AI蜗牛车
05-20 5万+
在前几次分享中我们知道，很多时序算法都依赖完整的时序数据进行建模，许多业务也需要数据保持完整性，以更好地进行可视化与分析。然而在真实场景中，由于采集能力或网络传输的原因，时序数据常常会有缺...
缺失值的处理
hennessy_han的专栏
03-30 2439
对于数据挖掘和分析人员来说，数据准备（DataPreparation，包括数据的抽取、清洗、转换和集成）常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程中，数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题，进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的是，这里所说的缺失值，不仅包括数据库中的NULL值，也包括用于表示数值缺失的特殊数值（比如，在系统中用-999来表
缺失数据的多重插补-读后总结
weixin_44286888的博客
07-25 3975
多重插补
数据预处理常用方法总结
积跬步，慕至千里的博客
06-28 1万+
目录一、数据清理1 处理缺失值2 噪声数据二、数据集成1 实体识别2 冗余和相关分析3 数值冲突的检测与处理三、数据变换1 数据规范化2 数据离散化3 概念分层 数据预处理包括多种方法，诸如数据清理、数据集成、数据变换等。 一、数据清理 数据清理主要是处理缺失数据、噪声数据等。 1 处理缺失值 处理缺失值常用方法： 删除数据：根据缺失情况，按行删除或者按列删除 度量填补缺失值：可以根据数据属性，采用均值、中位数、众数等中心度量值来填补缺失数据 预测填补缺失值：可以将缺失属性作为因变量，建立分类或回归模.
数据缺失值和异常值的识别和填补（均值插补、回归插补、多重插补法）
热门推荐
Hellolijunshy的博客
04-21 6万+
如果异常值需要填补，则可把异常值当做缺失值一块填补。# 设置工作空间# 把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间setwd("E:/自己重要的文件/R语言个人分类总结/R语言数据分析与挖掘实战/图书配套数据、代码/chapter4/示例程序")# 读取销售数据文件，提取标题行inputfile <- read.csv('./data/catering_sale.csv'...
第三章 数据预处理
moving
07-13 5377
第三章 数据预处理 当今现实世界的数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰，因为数据库太大（常常多达数兆兆字节，甚至更多）。“如何对数据进行预处理，提高数据质量，从而提高挖掘结果的质量？ 如何对数据预处理，使得挖掘过程更加有效、更加容易？” 有大量数据预处理技术。数据清理可以清除数据中的噪声，纠正不一致。数据集成将数据由多个数据源合并成一致的数据存储，如数据仓库。数据归约可以通过如聚集、删除
数据预处理 第2篇：数据预处理（缺失值）
悦光阴的博客
12-27 3983
在真实的世界中，缺失数据是经常出现的，并可能对分析的结果造成影响。我们需要了解数据缺失的原因和数据缺失的类型，并从数据中识别缺失值，探索数据缺失的模式，进而处理缺失的数据。本文概述处理数据缺失的方法。 一，数据缺失的原因 首先我们应该知道：数据为什么缺失？数据的缺失是我们无法避免的，可能的原因有很多种，博主总结有以下三大类： 无意的：信息被遗漏，比如由于工作人员的疏忽，忘记而缺失；或者由于数据...
数据预处理的方法有哪些
中琛魔方大数据
08-12 1万+
　　数据处理的工作时间占整个数据分析项目的70%以上，因此，数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么，数据预处理的方法是什么呢？例如数据清理、数据集成、数据规范、数据转换等，其中最常用的是数据清理和数据集成，下面中琛魔方将来详细介绍一下这2种方法。 　　数据预处理的方法 　　1、数据清洗 　　数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。总的来讲，数据清洗是一项繁重的任务，需要根据...
数据预处理的几种方法
Rnan_prince的博客
02-08 1万+
目录 1、缺失值 2、异常值 3、数值型处理 3.1 无量纲化处理 3.2 数值型转换成类别 3.3 数值的二值化 4、类别型 4.1独热编码(one-hot encoding) 4.2哑编码(dummy encoding) 4.3Histogram映射 5、时间型 6、文本型 6.１ 词袋 6.２ 把词袋中的词扩充到n-gra...
大数据知识合集之预处理方法
xuezhangmen的博客
05-24 4828
数据预处理方法主要有： 数据清洗、数据集成、数据规约和数据变换。 1、数据清洗 数据清洗(data cleaning) ：是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。 缺失值处理 实际开发获取信息和数据的过程中，会存在各类的原因导致数据丢失和空缺。针对这些缺失值的处理方法，主要是基于变量的分布特性和变量的重要性采用不同的方法。主要分为以下几种： 删除变量： 若变量的缺失率较高（大于80%），覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除； 统计量填充： 若缺失率较低
基于多重插补法的缺失值处理与Python实现
多重插补法（Multiple Imputation, MI）是一种在统计学和数据科学中广泛用于处理缺失值的先进方法，相较于传统的单一插补方法（如均值填充、中位数填充或前向填充），它能更真实地反映数据缺失所带来的不确定性，...
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