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EM方法对缺失数据的处理及对MNL模型的影响
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作者 李纲 周海军 +1 位作者 郭姝娟 左忠义 《大连交通大学学报》 CAS 2017年第3期7-11,共5页
以印度尼西亚首都雅加达都市圈居民个人出行调查数据为例,研究EM数据修补方法对数据以及MNL模型的影响.首先,以原始数据为基础,通过人为删除和EM修补分别获得缺失数据和修补数据.其次,通过Z检验,验证EM修补后的数据更贴近原始数据特征.... 以印度尼西亚首都雅加达都市圈居民个人出行调查数据为例,研究EM数据修补方法对数据以及MNL模型的影响.首先,以原始数据为基础,通过人为删除和EM修补分别获得缺失数据和修补数据.其次,通过Z检验,验证EM修补后的数据更贴近原始数据特征.最后,以三组数据分别建立三组MNL模型,通过Z检验等对比分析,表明EM数据修补方法能很好地修正数据缺失对构建模型造成的偏差,为交通政策的制定提供良好的数据基础. 展开更多
关键词 数据修补方法 期望最大化(EM)算法 MNL模型 交通方式划分 雅加达都市圈
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