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农业经济调查缺失数据的贝叶斯和Bootstrap多重插补的比较
被引量：
8
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作者
熊巍
潘传快
祁春节
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第4期11-15,共5页
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...
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。
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关键词
缺失值
成列删除
贝叶斯法
BOOTSTRAP法
多重插补
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题名
农业经济调查缺失数据的贝叶斯和Bootstrap多重插补的比较
被引量：
8
1
作者
熊巍
潘传快
祁春节
机构
华中农业大学经济管理学院
武汉纺织大学经济学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第4期11-15,共5页
基金
国家社会科学基金资助项目(16BJY136)
国家现代农业(柑橘)产业技术体系(MATS)专项经费资助项目(CARS-26-08B)
+1 种基金
湖北省教育厅人文社会科学基金资助项目(18Y077)
华中农业大学研究生课程建设项目(2015KJ15)
文摘
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。
关键词
缺失值
成列删除
贝叶斯法
BOOTSTRAP法
多重插补
Keywords
missing value
column deletion
Bayesian method
Bootstrap method
multiple interpolation
分类号
F302.5 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
农业经济调查缺失数据的贝叶斯和Bootstrap多重插补的比较
熊巍
潘传快
祁春节
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019
8
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参考文献
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