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纵向抽样调查中缺失值的预防和处理方法
被引量：
1
1
作者
于力超
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第20期9-13,共5页
在不同时点对同一批受访者进行追踪调查称为纵向调查，由于受访者退出调查等原因，纵向调查中常出现数据缺失的现象，如处理不当，会造成参数估计效率降低，甚至会导致估计的偏倚。文章从缺失数据的事前预防和事后处理两个方面研究了预...
在不同时点对同一批受访者进行追踪调查称为纵向调查，由于受访者退出调查等原因，纵向调查中常出现数据缺失的现象，如处理不当，会造成参数估计效率降低，甚至会导致估计的偏倚。文章从缺失数据的事前预防和事后处理两个方面研究了预防和处理纵向调查中缺失数据问题的方法，针对缺失机制为随机缺失和非随机缺失两种情形，研究了插补方法和似然建模方法（包括EM算法、选择模型法和模式混合模型法）两类针对含缺失数据集的参数估计方法，并给出了各自的适用范围。
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关键词
缺失数据
数据缺失机制
选择
模型
法
模式混合模型法
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职称材料
题名
纵向抽样调查中缺失值的预防和处理方法
被引量：
1
1
作者
于力超
机构
中央民族大学理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018年第20期9-13,共5页
基金
国家社会科学基金青年项目(18CTJ011)
全国统计科学研究重点项目(2017LZ01)
文摘
在不同时点对同一批受访者进行追踪调查称为纵向调查，由于受访者退出调查等原因，纵向调查中常出现数据缺失的现象，如处理不当，会造成参数估计效率降低，甚至会导致估计的偏倚。文章从缺失数据的事前预防和事后处理两个方面研究了预防和处理纵向调查中缺失数据问题的方法，针对缺失机制为随机缺失和非随机缺失两种情形，研究了插补方法和似然建模方法（包括EM算法、选择模型法和模式混合模型法）两类针对含缺失数据集的参数估计方法，并给出了各自的适用范围。
关键词
缺失数据
数据缺失机制
选择
模型
法
模式混合模型法
Keywords
missing data
missing data mechanism
selection model method
pattern mixture model method
分类号
C811 [社会学—统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
纵向抽样调查中缺失值的预防和处理方法
于力超
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2018
1
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