缺失數據的靈活填補方法（英文影印注釋版）簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2019-12-12 18:13
來(lái)源：京東
作者：京東
缺失數據的靈活填補方法（英文影印注釋版）
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內容簡(jiǎn)介:本書(shū)共分為三大部分：Ⅰ基礎篇、Ⅱ案例研究、Ⅲ延伸。這其中包含10個(gè)章節，作者結合眾多實(shí)驗中的例子，探討如何解決缺失數據的問(wèn)題，此類(lèi)問(wèn)題廣泛存在于各個(gè)領(lǐng)域之中。書(shū)中算法結合統計軟件來(lái)實(shí)現，主要內容包括多元缺失填補、單變量數據缺失、多變量缺失數據、數據填補實(shí)踐、填補數據分析、測量、選擇、結論等。深入地討論了解決這類(lèi)問(wèn)題的方法，并分析了每種方法的適用范圍和有缺點(diǎn)。本書(shū)可作為高等院校統計學(xué)專(zhuān)業(yè)的本科高年級學(xué)生以及研究生用書(shū)，也可作為與統計學(xué)專(zhuān)業(yè)相關(guān)的科研人員的參考書(shū)。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:序（譯） iii
前言（譯） iv
關(guān)于作者 xxiv
符號描述 xxv
算法索引 xxvii
第I 部分 基礎篇 1
1 概述 3
1.1 數據缺失問(wèn)題 3
1.1.1 現行的方法 3
1.1.2 關(guān)于缺失數據的觀(guān)點(diǎn)變化 5
1.2 關(guān)于MCAR、MAR 和MNAR 的概念 6
1.3 并不總奏效的簡(jiǎn)單方法 8
1.3.1 個(gè)案剔除法 8
1.3.2 成對剔除法 9
1.3.3 均值替代法 10
1.3.4 回歸替代法 11
1.3.5 隨機回歸替代法 13
1.3.6 LOCF 和BOFC 方法 14
1.3.7 示性變量法 15
1.3.8 小結 15
1.4 多元數據填補簡(jiǎn)述 16
1.4.1 步驟 16
1.4.2 采用多元填補的原因 17
1.4.3 案例 18
1.5 本書(shū)的目的 20
1.6 本書(shū)未涵蓋的內容 20
1.6.1 預防方法 21
1.6.2 權重程序 21
1.6.3 基于似然的處理方法 22
1.7 本書(shū)的結構 23
1.8 練習 23
2 多元填補 25
3單變量缺失數據53
4多變量缺失數據95
5數據填補實(shí)踐123
6填補數據分析153
第II部分案例分析169
第III部分延伸247
附求A軟件263
A.1 R263
A.2 S-Plus265
A.3 Stata265
A.4 SAS266
A.5 SPSS266
A.6其他軟件266
參考文件269
作者索11 299
主題索引307
前言（譯） iv
關(guān)于作者 xxiv
符號描述 xxv
算法索引 xxvii
第I 部分 基礎篇 1
1 概述 3
1.1 數據缺失問(wèn)題 3
1.1.1 現行的方法 3
1.1.2 關(guān)于缺失數據的觀(guān)點(diǎn)變化 5
1.2 關(guān)于MCAR、MAR 和MNAR 的概念 6
1.3 并不總奏效的簡(jiǎn)單方法 8
1.3.1 個(gè)案剔除法 8
1.3.2 成對剔除法 9
1.3.3 均值替代法 10
1.3.4 回歸替代法 11
1.3.5 隨機回歸替代法 13
1.3.6 LOCF 和BOFC 方法 14
1.3.7 示性變量法 15
1.3.8 小結 15
1.4 多元數據填補簡(jiǎn)述 16
1.4.1 步驟 16
1.4.2 采用多元填補的原因 17
1.4.3 案例 18
1.5 本書(shū)的目的 20
1.6 本書(shū)未涵蓋的內容 20
1.6.1 預防方法 21
1.6.2 權重程序 21
1.6.3 基于似然的處理方法 22
1.7 本書(shū)的結構 23
1.8 練習 23
2 多元填補 25
3單變量缺失數據53
4多變量缺失數據95
5數據填補實(shí)踐123
6填補數據分析153
第II部分案例分析169
第III部分延伸247
附求A軟件263
A.1 R263
A.2 S-Plus265
A.3 Stata265
A.4 SAS266
A.5 SPSS266
A.6其他軟件266
參考文件269
作者索11 299
主題索引307
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