【摘 要】
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缺失数据导致科学研究对数据的利用效率低下,而且降低了统计推断的准确性.通过对缺失数据的产生机制及常规处理方法的阐述,进一步介绍并讨论了SAS 9.0多重填补（PROC MI）过程的
【机 构】
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内蒙古农业大学动物科学与医学学院,内蒙古河套大学动物科学系
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金重大项目（200408020401）,自治区重点实验室基金项目（20040804）
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缺失数据导致科学研究对数据的利用效率低下,而且降低了统计推断的准确性.通过对缺失数据的产生机制及常规处理方法的阐述,进一步介绍并讨论了SAS 9.0多重填补（PROC MI）过程的基本思想、语法、填补效率及该方法在实际应用过程中对数据缺失模式的假设等问题,指出多重填补方法是一种处理并分析缺失数据的较好方法,通过实例说明在绒山羊育种过程中,通过对历史数据模拟计算和适当调试PROC MI过程的参数的前提下,可以用来处理并分析数据,并能够对总体参数得出较准确的统计推断.
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