【摘 要】
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在实际生活中搜集数据时,数据缺失的情况是很常见的。在通常的情况下,当辅助变量和缺失变量之间有着较强的线性关系时,如果我们利用回归插补方法对缺失数据进行插补是合理的
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在实际生活中搜集数据时,数据缺失的情况是很常见的。在通常的情况下,当辅助变量和缺失变量之间有着较强的线性关系时,如果我们利用回归插补方法对缺失数据进行插补是合理的。在很多研究中,对于回归插补法一般是使用最小二乘法,在本文中将根据研究者提出来的一种新线性回归估计方法,运用到回归插补中,并和普通最小二乘回归插补及均值插补进行比较,运用R语言进行数据缺失的模拟分析,最后得出前者所得效果更好,丰富了缺失数据插补方法,并且为实际运用中选取处理缺失数据的插补方法时,提供了较多的选择范围。
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