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数据插补处理是什么

发布时间:2024-04-02 16:27:40

『壹』 数据缺失想要补齐有什么方法,用spss的替换缺失值和缺失值分析完全不会用

1、均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的,就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值;如果缺失值是非定距型的,就根据统计学中的众数原理,用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。

2、利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补,不同的是,它用层次聚类模型预测缺失变量的类型,再以该类型的均值插补。假设X=(X1,X2...Xp)为信息完全的变量,Y为存在缺失值的变量。

那么首先对X或其子集行聚类,然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析,那么这种插补方法将在模型中引入自相关,给分析造成障碍。

3、极大似然估计(Max Likelihood ,ML)。在缺失类型为随机缺失的条件下,假设模型对于完整的样本是正确的,那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计(Little and Rubin)。

这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计,对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization,EM)。

4、多重插补(Multiple Imputation,MI)。多值插补的思想来源于贝叶斯估计,认为待插补的值是随机的,它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值,然后再加上不同的噪声,形成多组可选插补值。根据某种选择依据,选取最合适的插补值。



(1)数据插补处理是什么扩展阅读

缺失值产生的原因很多,装备故障、无法获取信息、与其他字段不一致、历史原因等都可能产生缺失值。一种典型的处理方法是插值,插值之后的数据可看作服从特定概率分布。另外,也可以删除所有含缺失值的记录,但这个操作也从侧面变动了原始数据的分布特征。

对于缺失值的处理,从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据,人将影响数据的真实性,存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证,那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的,所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据,它的可靠性有保证。

『贰』 在数控机床的编程中,什么叫插补

所谓插补就是根据给定进给速度和给定轮廓的要求,在轮廓的已知点之间,确定中间点的方法,比如说要加工一条直线,首先必须知道起点和终点,但这是不够的,还要确定若干个中间点才能保证加工轨迹的准确性,加工出合格的产品。插补的任务就是根据进给速度的要求,在轮廓起点和重点之间计算出若干个中间点的坐标值,每个中间点计算所需要的时间直接影响系统的控制速度,而插补中间点坐标值的计算精度又影响到数控系统的控制精度,插补算法是整个数控系统控制的核心。

『叁』 几种常见的缺失数据插补方法

(一)个案剔除法(Listwise Deletion)
最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise
deletion),也是很多统计软件(如SPSS和SAS)默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话,就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话,这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例,专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下,也有学者认为20%以下即可。然而,这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备,会造成资源的大量浪费,丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下,删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。因此,当缺失数据所占比例较大,特别是当缺数据非随机分布时,这种方法可能导致数据发生偏离,从而得出错误的结论。
(二)均值替换法(Mean Imputation)
在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候,个案剔除法就遇到了困难,因为许多有用的数据也同时被剔除。围绕着这一问题,研究者尝试了各种各样的办法。其中的一个方法是均值替换法(mean
imputation)。我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别进行处理。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方法。使用均值替换法插补缺失数据,对该变量的均值估计不会产生影响。但这种方法是建立在完全随机缺失(MCAR)的假设之上的,而且会造成变量的方差和标准差变小。
(三)热卡填充法(Hotdecking)
对于一个包含缺失值的变量,热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象,然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量(如变量Y)与缺失值所在变量(如变量X)最相关。然后把所有个案按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。与均值替换法相比,利用热卡填充法插补数据后,其变量的标准差与插补前比较接近。但在回归方程中,使用热卡填充法容易使得回归方程的误差增大,参数估计变得不稳定,而且这种方法使用不便,比较耗时。
(四)回归替换法(Regression Imputation)
回归替换法首先需要选择若干个预测缺失值的自变量,然后建立回归方程估计缺失值,即用缺失数据的条件期望值对缺失值进行替换。与前述几种插补方法比较,该方法利用了数据库中尽量多的信息,而且一些统计软件(如Stata)也已经能够直接执行该功能。但该方法也有诸多弊端,第一,这虽然是一个无偏估计,但是却容易忽视随机误差,低估标准差和其他未知性质的测量值,而且这一问题会随着缺失信息的增多而变得更加严重。第二,研究者必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量存在线性关系,很多时候这种关系是不存在的。
(五)多重替代法(Multiple Imputation)
多重估算是由Rubin等人于1987年建立起来的一种数据扩充和统计分析方法,作为简单估算的改进产物。首先,多重估算技术用一系列可能的值来替换每一个缺失值,以反映被替换的缺失数据的不确定性。然后,用标准的统计分析过程对多次替换后产生的若干个数据集进行分析。最后,把来自于各个数据集的统计结果进行综合,得到总体参数的估计值。由于多重估算技术并不是用单一的值来替换缺失值,而是试图产生缺失值的一个随机样本,这种方法反映出了由于数据缺失而导致的不确定性,能够产生更加有效的统计推断。结合这种方法,研究者可以比较容易地,在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断。NORM统计软件可以较为简便地操作该方法

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