【摘 要】
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目的介绍R环境下缺失森林算法在缺失值填补中的应用并评价其填补效果。方法通过实际数据阐述填补估算流程,比较缺失森林算法与直接删除法处理缺失数据的效果。结果当数据缺失
【机 构】
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中南大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系
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目的介绍R环境下缺失森林算法在缺失值填补中的应用并评价其填补效果。方法通过实际数据阐述填补估算流程,比较缺失森林算法与直接删除法处理缺失数据的效果。结果当数据缺失率为10%时,缺失森林算法填补的效果明显优于删除法;当数据缺失率在20%时,两种方法处理缺失值的效果都不太理想,效果相近。当缺失率达50%时,3种类型的变量估算的误差已经较大,两种方法的估算效果均欠佳。结论缺失森林算法在软件操作上简便,并且对数据结构和分布的要求宽松,可充分利用现有记录的信息,能较为准确地反应调查的真实情况,在实际工作中具有较好的
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