Logistic回归模型中缺失数据的处理.pdf

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4、的定义５２５．２缺失数据产生的原因２．３缺失数据的缺失机制６２．３．１完全随机缺失ＡＲ）６（ＭＣ２．３．２随机缺失（ＭＡＲ）６２．３．３非随机缺失（ＮＭＡＲ）６２．４数据缺失模式７２．５缺失数据处理方法总述９２．６常用统计方法１０２．６．１均值插补法１０２．６．２回归插补法１１２．６．３ＥＭ算法（期望最大化法）１２２．６．４多重插补法１４第兰章Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型极大似然估计的ＥＭ算法１６３．１Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型定义及其性质１６３．２Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的极大似然估计

5、１６３ｉ．３不完全数据下的Ｌｏｇｉｓｔｃ模型１８３．４Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的ＥＭ算法实现巧第四章缺失数据不同插补法的实证分析２０４２０．１样本选取４．２完整数据集的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归２１４．３不同缺失率数据集的分析２１４．义１缺失率为５％的数据集的分析２１〇４．３．２缺失率为１０／〇的数据集的分析２１４．３．３缺失率为１５％的数据集的分析２２〇４．３．４缺失率为２０／〇的数据集的分析２２〇４．３．５缺失率为３０／〇的数据集的分析２３〇４２．３．６缺失率为４０／〇的数据集的分析３４．３．７缺失率为

6、５０％的数据集的分析２４４２４．３．８不同缺失率下方法化较的总结第五章全文总结与展望２５参考鐘２６致谢２７南京：大学巧究生毕业论文中文捕要首贡用纸毕业论文题目：Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回担模型中缺失数据的处理庭用统计专业级硕壬生姑若；汪静波＿１２＿＿指导教师（姓為、职称）：赵进副教授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

7、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归模型〇／１０〇１５〇３０％４０〇〇／，通过模拟缺失率为５〇，／｛），／〇，２０％，，／〇，５０〇的毛种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。关键就缺失数据，均值插补法，回归插补法，ＥＭ算法ｉｉｉ南京大學巧究生毕业论文英文搞要首贡用纸ＴＨＥＳＩＳ：ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＡｎａｌｙｓｉｓｗｉ也Ｍｉｓｓｉｎｇ