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Logistic回归模型中缺失数据的处理

汪静波  
【摘要】:数据缺失的问题在现在的社会调查和实验研究领域非常常见。缺失数据也被称作不完全数据,会给统计分析带来复杂性,造成统计偏差,影响调查结果。传统的数据缺失处理方法具有局限性,处理技术的不断发展使得应用更先进方法成为了可能。本文是针对缺失数据的填补方法,通过参数估计的相对误差大小和模型拟合效果来比较三种较为常见的缺失数据的处理方法。文章采用的案例是Logistic回归模型,通过模拟缺失率为5%,10%,15%,20%,30%,40%,50%的七种随机缺失情况,来比较EM算法、回归插补法和均值插补法三种处理方法。


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