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缺失数据的插补调整方法 被引量:1

Interpolation and Adjustment Method of Missing Data
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摘要 统计调查中,经常会遇到数据缺失的现象.缺失数据会影响统计分析的质量.文中提出了一种先对数据的缺失机制进行统计检验,针对是否存在显著分布偏性,分别采取相应的插补算法的统计方法.该系统算法可以全面处理离散数据和时间序列数据的不同缺失机制的缺失数据. In the statistical survey, the phenomenon of missing data frequently occurs. Missing data will affect the quality of statistical analysis. This article proposed a statistical method that carries on the statistical test first to the data flaw mechanism, and then adopts the corresponding interpolation algorithm in view of the existence leaning. This algorithm may make a comprehensive approach to the missing data of discrete data and the time series.
作者 梁怡
出处 《西安文理学院学报(自然科学版)》 2009年第1期74-76,共3页 Journal of Xi’an University(Natural Science Edition)
关键词 缺失数据 多重插补 时间序列 平均差 missing data multiple interpolations time series average error
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献4

  • 1金勇进,非抽样误差分析,1996年
  • 2Roderick J. A. Little, Donald B. Rubin Statistical Analysis with Missing Data [M].NEW YORK :JOHN WILEY & SONS INC.2002:218-265.
  • 3[美]JamesO.Berger 贾乃光译.统计决策论及贝叶斯分析[M].北京:中国统计出版社,1997.P624-625.
  • 4Donald. B.Rubin. Multiple Imputation For Nonresponse In Surveys[M].NEW YORK :JOHN WILEY & SONS INC.1987:75-112.

共引文献57

同被引文献4

引证文献1

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