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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)缺失的存在是實際分析中經(jīng)常出現(xiàn)的問題。然而大部分統(tǒng)計方法無法直接應用在不完整數(shù)據(jù)集上,這大大降低了統(tǒng)計學的應用價值。常用的填補方法都是針對于連續(xù)變量或者分類變量,本文針對混合型數(shù)據(jù)的填補方法展開。
本文首先簡單介紹了主成分分析,PCAMIX以及PCAMIX單值填補算法;接著給出了主成分分析基于交叉驗證(cross-validation)選擇維數(shù)的方法;最后考慮到缺失值的變異性,引出了多重填補思想。
論文的主要工作
2、如下。首先以主成分分析基于cross-validation選擇維數(shù)的方法為基礎,給出了PCAMIX基于cross-validation選擇維數(shù)的方法;接著利用多重填補的思想給出了PCAMIX多重填補算法(MI-PCAMIX)。其次基于模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù),主要探討了PCAMIX單值填補和多重填補的特性。單值填補:比較了連續(xù)變量,分類變量分開填補和同時填補的效果;同時討論了變量間相關性和信噪比對填補的影響。多重填補:運用投影方式討論了數(shù)據(jù)結
3、構和缺失率對MI-PCAMIX得到的多個數(shù)據(jù)集的影響;同時詳細說明了在Rubin匯總法則下,MI-PCAMIX的過程。
本文得到的PCAMIX單值填補和多重填補特性如下。單值填補方面:當數(shù)據(jù)缺失的比例增大時,填補的誤差也隨之增大;連續(xù)變量和分類變量一起填補要優(yōu)于分開填;一般信噪比越大,填補的效果要越好;一般變量間的相關系數(shù)越大填補的效果越好。多重填補方面:當數(shù)據(jù)結構較強時,填補的數(shù)據(jù)較為緊密和可靠;當缺失率較小時,填補的數(shù)據(jù)較
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