30、统计回归模型与缺失值处理方法

统计回归模型与缺失值处理方法

1. LR EZ 方法说明讨论

LR 模型的非描述性预测变量与具有明确定义的人口统计变量的 MS EZ 方法说明有所不同。未定义的预测变量产生了所提出的 EZ 方法的另一个有价值的特征：带有符号的十分位数索引配置文件。

1.1 索引值情况

• 有六个大的负索引值，范围从 -953.0% 到 -380.1%。
• 有 15 个索引值等于 -100%。
• 有九个大的正索引值，范围从 217.7% 到 753.0%。
• 其余对应于 X10_mean 和 X11_mean 的索引值，分别为 138525.4 和 1.6，处于典型范围，从 -0.8% 到 89.1%。

1.2 索引值解释

正（负）索引值表示 Xi_mean(Decile j) 比相应的 Xi_mean 大（小）的百分比。例如：
- 对于最高十分位数和 X11，X11 索引值 -5.2% 表明该十分位数中的典型个体的 X11 值比 X11_mean 小 5.2%。
- 对于第五个十分位数和 X11，X11 索引值 28.4% 表明该十分位数中的典型个体的 X11 值比 X11_mean 大 28.4%。
- 索引值等于 -100%（或 100%）是因为相应的 Xi_mean(Decile j) 等于 0.0。

1.3 索引值表格

Decile	X10 Indexed over X10_mean