1) filling method
填补法
1.
The use of filling method in physics teaching;
填补法在物理教学中的应用
2) imputation method
填补方法
1.
A non-parametric imputation method for microarray missing values;
一种无参数的微阵列缺失值填补方法(英文)
3) Multiple Imputation
多重填补法
1.
The simulated datasets with vary missing rates are treated by multiple imputation(MI)e,xpectation maximi-zation(EM)and regression methods and the results are compared with that of complete dataset by running SAS 9.
0、数据模拟技术,分别模拟纵向完整数据集和具有各种缺失率的随机缺失数据集,采用多重填补法(MI)、期望值最大化法(EM)和回归插补法(Regression)对各缺失数据集进行处理,对结果进行比较和分析。
4) regression imputation
回归填补法
5) mean substitution
均值填补法
6) Fractional imputation
分数填补法
1.
Based on fractional imputation,a semi-empirical likelihood statistic of quantile differences of two populations with missing data under missing completely at random(MCAR) mechanism is constructed and the asymptotic distribution of the statistic is proved to be a weighted chi-square distribution.
在完全随机缺失机制情形,利用分数填补法填补缺失值,然后用经验似然方法构造两总体分位数差异的半经验似然比统计量,证明其渐近服从加权x~2分布并构造了相应的半经验似然置信区间。
补充资料：多重填补法
多重填补是由rubin在1978年首先提出的，是指由包含m个插补值的向量代替每一个缺失值的过程，要求m大于等于2。m个完整数据集合能从插补向量中创建；有该向量的第一个元素代替每一个缺失值从而创建了第一个完整的数据机和，由它的向量中的第二个元素代替每一个缺失值从而创建了第二个完整数据的集合，以此类推，标准完整数据方法被用于分析每一个数据集合，对于一个无回答模型，当m套插补值被重复随机抽取时，m个完整数据推断能被组合起来形成一个正确地反映由于无回答引起的不确定性的推断，当插补值来自两个更多个无回答模型，根据模型的组合推断能在模型间形成对照，以说明模型对吴回答的推断灵敏性。通过多个单一插补的组合，多重插补既分享了单一插补的优点，也纠正了其缺点，特别地，在一个无回答模型中，当m重插补重复时，产生m套完全数据分析能很容易地被合并以创建一个有效反应由于确实数据引起抽样变异性的推断。当多重填补来自多个模型，关于校正模型的不确定性由在模型间有效推断的变异表示，与单一插补相比，多重填补为一点缺点是需要做大量的工作来创建插补集并进行结果分析，然而数据分析中大量工作在今天的计算环境下是非常适度的，因为它主要是执行m次相同的任务，而非一次。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条