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上传时间: 2021-01-20
详细说明：数据分析方法 1.缺失值填充
缺失值：缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。（百度词条）
1.1 缺失的类型
1.1.1完全随机缺失（missing completely at random，MCAR）：数据缺失是完全随机的，不依赖于任何不完全变量或完全变量。不影响样本的无偏性。如：家庭地址缺失。
1.1.2随机缺失（missing at random，MAR）：数据的缺失不是完全随机的，该数据的缺失依赖于其它完全变量。如：财务数据缺失情况与企业大小有关。
1.1.3非随机缺失（missing not at ra
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