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[期刊] 统计与决策
[作者]
孙玲莉 董世杰 杨贵军
社会经济调查领域普遍存在无回答现象。目前处理无回答的常用方法是多重插补法。文章重点研究常用的六种多重插补法:PMM多重插补法、DA多重插补法、EMB多重插补法、普通线性回归多重插补法、贝叶斯线性回归多重插补法和自助线性回归多重插补法。首先,比较六种多重插补法理论性质。其次,重点模拟研究三种线性回归多重插补法对回归模型系数估计的影响。最后,对比分析六种多重插补法的应用条件,给出使用不同多重插补法的插补重数建议。
关键词：
无回答 多重插补法 无回答机制 插补重数
[期刊] 统计与决策
[作者]
庞新生 李萌
数据缺失是在数据收集中普遍存在的现象,因而缺失数据的插补问题就成了数据分析领域的重要命题。插补法的优劣主要体现在插补模型对缺失值的模拟效果,文章对常用的参数插补模型、非参数插补模型以及半参数插补模型进行了介绍,并讨论了各种插补模型的优劣和使用条件。
关键词：
缺失数据 多重插补 插补模型
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
于力超
大规模抽样调查常采用整群抽样、多阶段抽样等复杂抽样设计,得到的调查数据呈分层嵌套结构特征,其中不可避免会出现数据缺失的问题,本文将传统的对单一含缺失数据变量进行插补的方法推广到对多个含缺失数据变量进行插补,研究了两种基于分层模型的多元含缺失数据变量多重插补方法,即通过从一个多元分布中多次抽样,同时对所有含缺失值变量进行插补的联合模型法和通过一系列关于含缺失值变量的分布对各变量依次进行插补的完全条件法.本文针对分层结构含缺失调查数据集,给出了两种方法的插补步骤,通过理论推导和模拟实证,给出了两种方法的适用范围.
[期刊] 统计与决策
[作者]
田兵 常秋胜 闫在在
文章将Jackknife方法应用到新提出的比型插补方法中,得到了它们在简单随机不放回抽样下对应的Jackknife方差。通过蒙特卡罗模拟,比较比插补和比型插补方法的Jackknife方差。得出结论:Jackknife方法可以极大地提高插补的效率;新提出的三种插补与比插补有近似的精度。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨贵军 李静华
在利用含无回答的经济数据建立线性回归模型之前,选择PMM多重插补法给出无回答的插补值。模拟结果显示,在任意无回答机制下,随着插补重数增大,系数估计量的偏差和均方误差减小不显著。对于任意无回答率,建议插补重数为5。在完全随机无回答机制下,随着无回答率增加,系数估计量的偏差或均方误差增大往往不显著。然而,在随机无回答机制下或在非随机无回答机制下,随着无回答率增加,系数估计量的偏差和均方误差增大往往显著。
关键词：
插补法 无回答机制 无回答率 插补重数
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨贵军 孙玲莉 孟杰
基于ＥＭＢ多重插补法的线性模型系数估计量，分析其统计性质，并与ＰＭＭ多重插补法以及ＤＡ插补法进行比较。模拟结果显示，随着无回答率增加，系数估计量的偏差绝对值、均方误差呈递增趋势，估计方差的递增趋势相对更显著。在完全随机无回答机制或随机无回答机制下，建议插补重数为１５。在依赖被解释变量的非随机无回答机制下，建议插补重数可适当增大。在依赖其他变量的非随机无回答机制下，估计量的均方误差和估计方差的差异大，使用ＥＭＢ多重插补法要谨慎。
关键词：
EMB 多重插补法 无回答机制 无回答率
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨帆 庞新生
随着研究中对数据质量要求的提高,缺失数据相关问题也越来越受到重视。文章主要论述了处理缺失数据的方法之一——分数插补法的理论基础,并在此基础上研究了分数热卡插补法及其方差估计,同时使用模拟数据,对分数热卡插补法的实现过程做了模拟研究。通过对比实验,可以得到分数热卡插补法能够在保证原有数据分布的基础上,减少因插补造成的偏差,提供更加准确的插补结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨帆 庞新生
随着研究中对数据质量要求的提高,缺失数据相关问题也越来越受到重视。文章主要论述了处理缺失数据的方法之一——分数插补法的理论基础,并在此基础上研究了分数热卡插补法及其方差估计,同时使用模拟数据,对分数热卡插补法的实现过程做了模拟研究。通过对比实验,可以得到分数热卡插补法能够在保证原有数据分布的基础上,减少因插补造成的偏差,提供更加准确的插补结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘传快 韩京芳 熊巍 祁春节
农业经济调查缺失数据是一个很常见而又很容易被忽略的问题。在一般缺失模式下,文章利用多元正态模型下的联合分布法对其进行多重插补,拥有很好的估计检验效果。模拟分析显示,根据该方法多重插补后的汇总估计量跟完整数据的估计量非常接近,只是由于数据缺失造成的误差增加使检验显著性下降。跟成列删除后数据的估计检验结果相比,其估计准确性和检验显著性都更高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘传快 祁春节 李思璇
缺失值是调查中普遍存在的问题,对缺失值进行插补是处理缺失值的较好方法。如果变量之间存在相关关系,可以通过正态线形模型利用不存在缺失值的变量对有存在缺失值的变量进行插补。较之单一插补,多重插补更能有效地估计总体方差,因此更多地被使用。文章借助Bootstrap法,让模型的参数和残差来自完全观测的Bootstrap样本的最小平法估计,可进一步准确估计总体方差。通过大量模拟试验,发现Bootstrap多重插补较之单一插补和一般多重插补能构建更宽的置信区间从而有更准确的总体参数覆盖率,这点在数据缺失比重很大时优势
[期刊] 统计研究
[作者]
刘凤芹
在经济计量分析中收入变量的缺失值是一个普遍而又较难处理的问题。传统的处理方法往往导致分析结果具有系统偏差。本文提出利用基于链式方程的多重插补方法来处理收入变量的缺失值问题。文章将此方法应用到一个实际数据集,然后通过分析插补后的数据集讨论了此方法的性质,并和其他多重插补方法进行了比较。结果表明:基于链式方程的多重插补能在一定程度上纠正推断结果的系统偏差,并且给出恰当的标准差估计。
关键词：
基于链式方程的多重插补 缺失值 收入变量
[期刊] 统计与决策
[作者]
张维群 段格格
依据一定的抽样方法在动态总体中选定的样本，在前后两期调查中会出现部分样本丢失的情况，从而导致部分样本调查数据的缺失，如果直接忽视丢失样本信息，则会降低样本的有效性，影响总体参数估计的精度。文章针对动态总体分层抽样中前后两期样本出现丢失的情况，将前期样本信息在第二期内消亡和新生的样本视为不可观测样本，采用多重插补技术对丢失样本目标变量值进行估计，设计出基于多重插补技术的第二期分层样本的参数估计方法，并构造相应的估计量。实验表明，基于多重插补技术的分层抽样具有优良性，设计的参数估计量具有无偏性，且较为有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
庞新生
本文在比较单一插补法与多重插补法的基础上,对多重插补处理方法的理论基础做了深入探讨,并介绍了多重插补法处理缺失数据的基本思想。
关键词：
缺失数据 多重插补 贝叶斯理论
[期刊] 统计与决策
[作者]
李春林 高玉鹏 李圣瑜
当对插补所得的“完整数据集”使用标准的完全数据统计方法的时候,往往会低估插补估计量的方差。Bootstrap方法(自助法)是非参数统计中的一种重要的统计方法,是基于原始观测数据进行重复抽样,能充分的利用已知数据,不需要对未知总体进行任何的分布假设或增加新的样本信息,进而再利用现有的统计模型对总体的分布特性进行统计推断。本文首先运用多重插补的方法对缺失数据进行了插补,之后利用Bootstrap方法对插补之后的数据进行了插补统计量的方差估计,结果表明运用Bootstrap方法进行插补统计量的方差估计更科学更准确。
[期刊] 统计与决策
[作者]
庞新生
文章讨论了基于多变量事后分层基础上的多重插补方法,分别就分层方法的选择、样本在各层的分配、插补模型的选择和参数估计进行了分析。
关键词：
事后分层 聚类分析 多重插补
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