【摘 要】
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缺失值是调查中普遍存在的问题,利用变量之间的相关关系,可以通过正态线形模型利用不存在缺失值的变量对存在缺失值的变量进行插补。较之单一插补,多重插补更能有效地估计总
【机 构】
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武汉纺织大学经济学院,华中农业大学经济管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“改革农产品价格形成机制研究”（16BJY136）, 国家现代农业（柑橘）产业技术体系（MATS）专项经费资助项目（CARS-27-08B）, 2015年华中农业大学研究生课程建设项目“中级计量经济学”（2015KJ15）
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缺失值是调查中普遍存在的问题,利用变量之间的相关关系,可以通过正态线形模型利用不存在缺失值的变量对存在缺失值的变量进行插补。较之单一插补,多重插补更能有效地估计总体方差,因此更多地被使用;特别是采用贝叶斯多重插补,其模型的差数和残差估计均来自相应后验分布的随机抽取,这样对总体方差的估计更为精确。通过大量模拟试验,发现贝叶斯多重插补较之单一插补和一般多重插补能构建更宽的置信区间从而有更准确的总体参数覆盖率,这点在数据缺失比重很大时优势更明显。
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