缺失數據的靈活填補方法
作 者: (荷)史蒂夫·範·布倫(Stef Van Buuren) 著;劉俊 等 注釋 著作
定 價: 78
出?版?社: 機械工業出版社
出版日期: 2018年02月01日
頁 數: 316
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787111584162
●序(譯) iii
前言(譯) iv
關於作者 xxiv
符號描述 xxv
算法索引 xxvii
第I 部分 基礎篇 1
1 概述 3
1.1 數據缺失問題 3
1.1.1 現行的方法 3
1.1.2 關於缺失數據的觀點變化 5
1.2 關於MCAR、MAR 和MNAR 的概念 6
1.3 並不總奏效的簡單方法 8
1.3.1 個案剔除法 8
1.3.2 成對剔除法 9
1.3.3 均值替代法 10
1.3.4 回歸替代法 11
1.3.5 隨機回歸替代法 13
1.3.6 LOCF 和BOFC 方法 14
1.3.7 示性變量法 15
1.3.8 小結 15
1.數據填補簡述 16
1.4.1 步驟 16
1.4.2 填補的原因 17
1.4.3 案例 18
1.5 本書的目的 20
1.6 本書未涵蓋的內容 20
1.6.1 預防方法 21
1.6.2 權重程序 21
1.6.3 基於似然的處理方法 22
1.7 本書的結構 23
1.8 練習 23
填補 25
3單變量缺失數據53
4多變量缺失數據95
5數據填補實踐123
6填補數據分析153
第II部分案例分析169
第III部分延伸247
附求A軟件263
A.1 R263
A.2 S-Plus265
A.3 Stata265
A.4 SAS266
A.5 SPSS266
A.6其他軟件266
參考文件269
作者索11 299
主題索引307
內容簡介
本書共分為三大部分:Ⅰ基礎篇、Ⅱ案例研究、Ⅲ延伸。這其中包含10個章節,作者結合眾多實驗中的例子,探討如何解決缺失數據的問題,此類問題廣泛存在於各個領域之中。書中算法結合統計軟件來實現,主要內容缺失填補、單變量數據缺失、多變量缺失數據、數據填補實踐、填補數據分析、測量、選擇、結論等。深入地討論了解決這類問題的方法,並分析了每種方法的適用範圍和有缺點。本書可作為高等院校統計學專業的本科高年級學生以及研究生用書,也可作為與統計學專業相關的科研人員的參考書。
我們時常被缺失數據的情況所困擾。統計分析中由缺失數據所帶來的問題長期被掩蓋,現在這種情況正在慢慢結束。近十年間,處理缺失數據的技術迅速得到補充和發展。本書主要介紹一種方法:多重插補。 多重插補是統計科學領域重要的思想之一。這種技術簡便、巧妙而且強大。說它簡便是因為它填補了由似是而非的數據造成的漏洞,說它巧妙是因為未知數據的不確定性被數據本身所標記,說它強大是因為它可以解決那些被掩飾的數據缺失問題。 在近二十年的時間裡,我已經將多重插補應用到了更廣泛的研究領域中。我相信多重插補進入統計學主流的時機已經成熟。當今計算機和軟件技術已能夠充分滿足計算的需要。我們所欠缺的是關於介紹這些基本思想及這些思想該如何應用的書。我希望這本書能夠彌補這個欠缺。 本書正文的閱讀要求讀者通曉統計學基礎概統計方法。本書特別為如下兩類讀者而設計: * 社會和健康科學領域的(生物)統計學家......
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