统计数据缺失值产生的主要原因及解决方法研究

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数据探索 —— 数据质量分析答：使用简单的统计分析，可以得到含有缺失值的属性的个数，以及每个属性的未缺失数、缺失数与缺失率等。异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因...

数据的预处理基础:如何处理缺失值答：在数据清理/探索性数据分析阶段，处理缺失值是主要问题之一。缺失值表示数据集中未作为变量存储的数据值。这一问题几乎在所有研究中都存在，并可能对得出的结论产生重大影响。首先，查看数据中的缺失值，您的第一步是基于3种缺失值机制识别缺失模式。您可以通过可视化数据来验证完整性（使用Python代码）以及检...

缺失值的处理方法有哪些?答：处理无回答和缺失值的原因：（1）单元无回答和项目无回答的比例在不断升高。（2）（项目无回答）高比率的缺失值有可能导致估计偏差：有些缺失值的分布式有规律的，所以如果缺失值不被纳入分析的话得出的结论很有可能是错的。（3）（项目无回答）较高比率的缺失值可能影响信效度水平：较多的缺失值会使...

缺失值的处理方法有哪些?答：如果缺失值是数值型的，就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的变量值；如果缺失值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。但这种方法会产生有偏估计，所以并不被推崇。均值替换法也是一种简便、快速的缺失数据处理...

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