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[期刊] 统计与决策
[作者]
庞新生
文章将抽样调查中由于项目无回答所形成的缺失数据作为研究着眼点,从矩阵运算的角度分析了此类缺失数据带来的危害,在此基础上,对缺失数据插补处理方法的基本问题进行了讨论,分析了各种单一插补方法特点及局限性,并介绍了简单随机抽样、分层随机抽样条件下缺失数据多重插补的抽样推断方法,在此基础上,对常用的单一插补和多重插补方法进行了比较,并对简单随机抽样、分层随机抽样条件下缺失数据单一插补与多重插补方法的效率进行了实证研究与比较。
[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] 浙江农林大学学报
[作者]
杨强 李鑫豪 杜韬
【目的】分析比较不同插补方法对生态系统潜热通量(F_(LE))缺失值的插补精度。【方法】利用涡度相关法于2019年对北京市松山国家级自然保护区典型天然落叶阔叶林生态系统F_(LE)与环境要素进行原位连续监测，通过3种插补方法(边缘分布抽样法、线性回归法、人工神经网络法)对F_(LE)缺失数据(0.5 h数据中随机剔除)进行插补，分析实测F_(LE)、插补F_(LE)与环境因子间的关系。【结果】3种插补结果均低估了实测F_(LE)，其中人工神经网络插补值最接近实测值(决定系数R~2=0.40)。实测F_(LE)与空气温度(T_a)、饱和水汽压差(D_(VP))间均呈指数关系。边缘分布抽样法插补F_(LE)与T_a、D_(VP)间的关系最接近实测F_(LE)，然而3种插补方法都不同程度改变了F_(LE)对T_a和D_(VP)的敏感性。【结论】人工神经网络法的插补结果与实测值最接近，边缘分布抽样法的结果与环境因子间的关系最接近实测值与环境因子间的关系，因此未来研究应依据研究目的选取合适的插补方法。图5表1参41
关键词：
涡度相关 潜热通量 数据插补 落叶阔叶林
[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]
彭海艳 李意芝 孟利军
文章通过多重插补方法对不同缺失率和缺失模式的多变量缺失样本进行插补,研究了多重插补误差与缺失率和缺失模式的依赖关系。结果表明,当缺失率为0～15%时,多重插补误差与缺失率呈线性关系;当缺失率大于15%时,两者呈偏离线性关系。多重插补误差与缺失模式的方差均值比呈正相关性,当方差均值比越大时,误差也越大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
庞新生
文章简要介绍了常用的缺失数据处理方法,讨论了缺失数据的处理方法评价标准,并对各种缺失数据的处理方法的特点及适用情况进行了比较。
关键词：
缺失数据 处理方法 比较评价
[期刊] 统计与决策
[作者]
熊巍 潘传快 祁春节
响应和数据缺失是农业经济调查数据中普遍存在的问题,可以分别采取贝叶斯法和Bootstrap法进行多重插补以完成模型构建。文章通过对柑橘主产区种植户调查的缺失数据的实证分析发现,根据两者处理后的农业经济计量模型都有较好的估计检验效果,贝叶斯法有更显著的检验统计量和更精确的区间估计,而Bootstrap法更易于操作。
[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更明显。
[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] 调研世界
[作者]
褚刚
推理插补是一类基于调查数据的已知信息,通过分析缺失项目与相关项目的逻辑关系,合理推断项目缺失值的插补方法。该方法无须对缺失机制、模式以及缺失值的分布做过多假设,极大地降低了插补方法的使用成本。本文以2013年中国综合社会调查数据为例,分别展示了分类变量和连续变量的插补过程,并通过模拟分析比较了不同插补方法的处理效果,希望借此引起学界对推理插补的重视,逐步将其应用到实际研究当中。
[期刊] 林业科学
[作者]
宋维 高超 赵玥 赵燕东
【目的】研究植物茎体水分数据,针对相同数据段上的缺失数据,对比不同数据填补方法,验证LSTM模型填补茎干水分数据的有效性及准确性。【方法】选取2017年6月份栽种在北京市海淀区的紫薇树茎体水分完整数据,人工删去部分数据作为缺失数据,分别使用插值方法、RNN神经网络、LSTM神经网络对缺失部分进行填补,填补结果与原始数据比对并分析结果。基于神经网络预测值误差随预测时刻推后而增大的误差分布情况,本文提出了在神经网络预测值基础上加入对数据后期处理的方法:从缺失数据的正向和反向进行预测,将2个方向的预测值各自乘以一组按照预测时刻递减的权重值并相加,结合2个预测方向的优势,进一步提高预测准确度。【结果】3种方法中,RNN与LSTM神经网络方法较传统的插值方法优势明显:插值方法准确度在缺失值增多时迅速下降;神经网络方法下降速度较慢。当填补值与真实值误差在2%以内作为准确时,插值方法的填补准确率不足50%,RNN方法达到50%且不足60%,LSTM方法达到80%以上;当填补值与真实值误差在4%以内作为准确时,插值方法填补准确率为60%,RNN方法准确度最高达到90%,LSTM方法准确率在95%以上。在此基础上加入权重处理,对LSTM预测结果处理后误差在2%以内准确率达到97%,误差在3%以内准确率达到100%。选取一组测试数据代入模型,预测结果比训练数据预测结果精度有所下降,但双向预测方式优势更加明显。【结论】采用基于LSTM模型的双向综合预测法,可显著减小长期预测中的累计误差对预测结果的影响,提升了预测数据的准确度。与其他两类数据填补方法相比,基于LSTM神经网络的数据填补方法在长期缺失的时间序列数据填补上有较大优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑智泉 陈妍 王孟孟 田维琦
为了研究数据缺失填补算法的准确性和稳定性，文章基于完全随机缺失对完整数据集按不同缺失率进行挖空处理，然后使用6种算法对缺失数据进行填补，并重复执行多次，对比分析其准确性和稳定性，给出相应的置信区间。结果表明，混合迭代填补法准确性优于K近邻、缺失森林、加权K近邻等算法，其稳定性仅次于缺失森林；随着缺失率的增大，该算法准确性高的优势更加显著；当缺失率小于5%时，该算法的准确性和稳定性达到最佳。
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