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1、由于調(diào)查受到各種已知或者未知因素的影響,往往會(huì)出現(xiàn)調(diào)查數(shù)據(jù)的缺失。在統(tǒng)計(jì)中,調(diào)查數(shù)據(jù)的缺失值問題是目前普遍存在而且難處理的問題。近年來,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,這一問題越來越受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。數(shù)據(jù)缺失,尤其是高缺失率很容易引起數(shù)據(jù)本身的可用性的缺失,增加了數(shù)據(jù)分析的難度,使得統(tǒng)計(jì)分析出現(xiàn)很大的偏差,從而會(huì)降低研究者工作效率。對(duì)于含有缺失值的調(diào)查數(shù)據(jù),事前預(yù)防是最有效的方法,即在調(diào)查過程中把無回答率降到最低,提高被調(diào)查者的回答率。但是由
2、于各種因素的影響,現(xiàn)實(shí)中的無回答總是無法避免的,所以,對(duì)于調(diào)查數(shù)據(jù)無回答的事后處理顯得尤為重要。
調(diào)查中出現(xiàn)的問題不同,得到的含有缺失值的調(diào)查數(shù)據(jù)的特點(diǎn)也就不一樣,所以采取的處理這些缺失值的方法也是不相同的。本文選取統(tǒng)計(jì)學(xué)上常用的缺失值插補(bǔ)方法,包括EM算法插補(bǔ)、多重插補(bǔ)法、回歸插補(bǔ)法、均值插補(bǔ)法這四種插補(bǔ)方法,分別通過構(gòu)建統(tǒng)計(jì)學(xué)模型來進(jìn)一步探索這四種插補(bǔ)方法的插補(bǔ)效果。含有缺失值的數(shù)據(jù)集是利用SPSS隨機(jī)生成。所研究的條件分
3、別為:變量缺失的模式,即單一變量缺失和多變量缺失;不同的缺失率分別為10%、20%、30%、40%、50%;不同缺失率下的輔助變量的個(gè)數(shù)不同,分別為4個(gè)、7個(gè)及10個(gè)輔助變量的模擬比較分析。
全文首先介紹了選題背景和研究意義,以及國(guó)內(nèi)外對(duì)缺失值處理方法的文獻(xiàn)綜述和國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)評(píng)述。第2章介紹了缺失數(shù)據(jù)問題相關(guān)的理論,包括缺失數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因以及缺失值的缺失機(jī)制和模式。第3章詳細(xì)總結(jié)了統(tǒng)計(jì)上常用的缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法。第4章利用缺失值插
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