缺失数据的灵活填补方法(英文注释)/国外实用统计丛书
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作者(荷)史蒂夫·范·布伦
出版社机械工业
ISBN9787111584162
出版时间2018-02
装帧其他
开本其他
定价78元
货号30105190
上书时间2024-10-31
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
序(译)
前言(译)
关于作者
符号描述
算法索引
第1部分 基础篇
1 概述
1.1 数据缺失问题
1.1.1 现行的方法
1.1.2 关于缺失数据的观点变化
1.2 关于MCAR、MAR和MNAR的概念
1.3 并不总奏效的简单方法
1.3.1 个案剔除法
1.3.2 成对剔除法
1.3.3 均值替代法
1.3.4 回归替代法
1.3.5 随机回归替代法
1.3.6 LOCF和BOFC方法
1.3.7 示性变量法
1.3.8 小结
1.4 多元数据填补简述
1.4.1 步骤
1.4.2 采用多元填补的原因
1.4.3 案例
1.5 本书的目的
1.6 本书未涵盖的内容
1.6.1 预防方法
1.6.2 权重程序
1.6.3 基于似然的处理方法
1.7 本书的结构
1.8 练习
2 多元填补
2.1 多元填补的历史
2.1.1 数据填补
2.1.2 多元数据填补
2.1.3 延伸文献
2.2 不完整数据的概念
2.2.1 关于不完整数据的观点
2.2.2 数据缺失的原因
2.2.3 本书采用的符号(系统)
2.2.4 关于：MCAR、MAR和MNAR
2.2.5 可忽略性与不可忽略性
2.2.6 忽略的内在含义
2.3 采用多元填补的理由和时机
2.3.1 多元填补的目的
2.3.2 变量的三个来源
2.3.3 适宜性填补
2.3.4 填补模型的领域
2.3.5 方差比率
2.3.6 自由度
内容摘要
史蒂夫·范·布伦著的《缺失数据的灵活填补方法(英文影印注释版)》分为三部分：第Ⅰ部分基础篇、第Ⅱ部分案例分析、第Ⅲ部分延伸，共10章。作者结合众多实验中的例子，探讨如何解决缺失数据这一
广泛荐在于各个领域之中的问题，深入地讨论了解决这类问题的方法，并分析了每种方法的适用范围和优缺点。书中的算法结合统计软件来实现，主要内查包括多元缺失填补、单变量缺失数据、多变量缺失数据、数据填补实践、填补数据分析、测量、选择、纵向数据、结论等。
本书可作为高等院校统计学专业的本科高年级学生以及研究生用书，也可作为与统计学专业相关的科研人员的参考书。
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