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基于R语言的缺失值填补方法
被引:39
作者
:
李璐
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
暨南大学统计学系
李璐
机构
:
[1]
暨南大学统计学系
来源
:
统计与决策
|
2012年
/ 17期
关键词
:
R语言;
缺失值;
填补方法;
缺失机制;
D O I
:
10.13546/j.cnki.tjyjc.2012.17.023
中图分类号
:
C81 [统计方法];
学科分类号
:
030305
[社会学理论与方法]
;
摘要
:
数据缺失是一个在实验研究和调查研究中经常遇到的问题。文章先介绍了数据缺失机制的四种形式,指出解决数据缺失的一般性方法,即可以通过尽量引入更多的相关变量从而简化缺失机制;然后利用R语言对2006年中国健康与营养调查的部分数据进行了填补,介绍了各种填补方法在R中的应用,并在介绍热平台方法时提出运用R寻找匹配样本的新思路。
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页码:72 / 74
页数:3
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