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缺失数据判别分析,spss判别分析数据

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了解文章数据清洗:缺失处理值、异常值和重复值作者:宋添龙如需转载，请联系华章科技-3缺失有两种类型:一种是记录 。另一种是数据列值缺失，即数据记录中部分列的值由于各种原因为空，缺失价值的分类可分为:可忽略缺失不可忽略缺失在普通工作中遇到，变量与其他变量相关)这可以通过估计器来完成，选择其中一个变量(Y)，然后用其他变量作为X，随机选择一个值填充X的缺失部分，用Xtrain作为估计量，然后预测Y的缺失部分(一般思路) 。另外还有一些/123 ， 利用这个分布，还可以填写缺失 数据，比如(EM算法)处理缺失 数据: 1 ， 无偏参数估计，不管你估计的是均值 。

1、 缺失值在回归前一般是要处理的,有多种处理方式.1均值替代;2多重补漏分... (1) ListwiseDeletion处理缺失 数据最常见最简单的方法就是ListwiseDeletion，这也是很多统计(如SPSS和SAS)-的默认 。在这种方法中，如果任何变量包含缺失-3/，则相应的事例从分析中排除 。如果缺失 value的比值比较小的话 ， 这种方法非常有效 。至于缺失的具体尺度，专家之间差距较大 。

但是，这种方法有很大的局限性 。就是减少样本量来换取信息的完备性 ， 这样会造成大量的资源浪费 ， 丢弃大量隐藏在这些对象中的信息 。在样本量较小的情况下，删除几个对象就足以严重影响数据的客观性和结果的正确性 。因此，当缺失 数据所占比例较大，特别是数据缺失时，这种方法可能会导致数据的偏差，从而得出错误的结论 。(2)当变量非常重要，且缺失 数据的量巨大时，case MeanImputation法就遇到了困难，因为很多有用的数据也被剔除了 。

2、各位同学谁知道SPSS 缺失值的处理【缺失数据判别分析,spss判别分析数据】在spss中 ， 有两种方法可以处理缺失的值 。简单的可以是Transform(数据conversion)菜单下的“缺失值替换过程” ， 比较复杂的是-1 。具体操作过程可以搜索文章《spss教程:缺失值处理百度经验》，处理后的结果会单独保存在一个新创建的文件中 。点击数据按钮弹出下拉菜单，进入“seleccase”选项 ， 选择usefiltervariable选项，添加要处理的案例，然后在输出中，如果选择deleteunselectcase ， 

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