有哪些处理缺失的值的方法？删除值为缺失可能值为插补-2/Value(1)Mean插补(2)使用同类均值的事例 。在线监测仪器缺失数据处理方法删除观测样本2)删除变量:当某个变量缺失值较大且对研究对象影响不大时，可删除整个变量3)使用完整的原始数据分析:数据较多时- ， 可以用原始数据代替现有数据分析4)来改变权重:删除缺失 data时会改变数据结构，通过对完整数据按不同的权重进行加权，可以减少删除缺失 data引起的偏差的校验方法:mean 插补，regression 插补，采样和填充等 ， 成对删除和权重变化是一类，2.常用处理方式有:估算 。
1、 缺失值 插补2(转 缺失对值的处理方式有三种:不处理(建模肯定不选)、删除(可以考虑)、用数据补差(99%的同事选) 。主要使用以下五类，重点是第五类 。插值法1 。插值均值/中值/模式2 。使用固定值3 。最近邻插值4 。回归法5 。插值方法插值方法有很多种:(1)拉格朗日插值多项式(最容易阅读理解 ， 用的人多，错误也多)(2)牛顿插值(3)埃尔米特插值(4)分段插值(5)样条插值(后三种用的相对较少)(1)拉格朗日插值多项式(重点)百度的原理是构建多项式，非常强大 。如果我们的数据是城市中的银行位置坐标 ， 那么这个多项式就是一条经过所有银行的道路，那么当 ，
【调查数据缺失值常用插补方法比较的实证分析】插补通常低估插补估计量方差的方法有:1 。平均值插补 。数据的属性分为定距型和非定距型 。如果缺失的值属于固定距离类型，则插补 缺失的值基于该属性现有值的平均值 。如果缺失的值为非定距，则根据统计学中的众数原则 ， 由该属性的众数(即出现频率最高的值)填充缺失的值 。2、使用类似mean 插补 。均值相同的方法插补属于单值插补 。不同的是，它使用层次聚类模型来预测缺失变量的类型，然后使用该类型插补的平均值 。假设X(X1，XXp)是具有完全信息的变量，Y是取值为缺失的变量，先聚类X或其子集，然后按缺失案例类别到插补不同类别的平均值 。如果分析需要由引入的解释变量和y在以后的统计中做出 ， 那么这个插补方法会将自相关引入模型，对分析造成障碍 。3.最大似然估计 。在缺失是随机的缺失的条件下，假设模型对一个完全样本是正确的 ， 则未知参数可以由观测数据的边际分布来估计 。这种方法也被称为忽略缺失值的最大似然估计，是最大似然参数估计常用的计算方法 。2、在线监测仪器 缺失数据的处理方法
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