《缺失與比較》課件

《缺失與比較》PPT課件探究缺失的本質，針對常見的缺失與比較方法進行分析和比較，為解決實際問題提供參考。背景介紹什么是缺失？缺失是研究中不完整或缺乏的數(shù)據(jù)，給數(shù)據(jù)分析、研究帶來了困難。缺失的類型分為隨機缺失、非隨機缺失、完全缺失等類型。缺失數(shù)據(jù)的影響缺失數(shù)據(jù)會導致模型預測不準確，影響研究結果的可信度。重要性和應用場景醫(yī)療研究由于醫(yī)學研究的限制，有些數(shù)據(jù)很難獲取，缺失數(shù)據(jù)的影響很大。金融分析缺失數(shù)據(jù)會影響模型預測，影響投資決策中的風險估算。市場調查市場調查中，有些參與者不會回答全部問題，就會導致數(shù)據(jù)缺失。常見的缺失與比較方法列表刪除法從數(shù)據(jù)集中把有缺失的全部刪除，優(yōu)點是不會對其他數(shù)據(jù)產生影響，缺點是會因數(shù)據(jù)量的減少而降低模型表現(xiàn)力。插補法通過已有的數(shù)據(jù)推斷缺失值，常用的方法包括均值插補、多重插補等等，缺點是會導致插入的數(shù)據(jù)帶來誤差。模型預測法通過已有數(shù)據(jù)建模，預測缺失值，比插補法更加精準，但需要對模型的準確性進行評估。案例研究1案例1通過數(shù)據(jù)插值法插值處理，得到的預測值和實測值的誤差小于10%，模型表現(xiàn)較好。2案例2對缺失數(shù)據(jù)和非缺失數(shù)據(jù)進行區(qū)分，建立多模型方法預測模型，得到了較高的精準度。3案例3通過添加其他變量，將缺失數(shù)據(jù)列進行轉化處理，通過模型精度的驗證，得到了不錯的結果。優(yōu)缺點分析1插補法優(yōu)點適用于數(shù)據(jù)集中缺失較少的情況，計算簡單，運算成本低。2插補法缺點會引入誤差，不適用于數(shù)據(jù)集中缺失值比較多的情況，會導致精度降低。3基于模型的法優(yōu)點根據(jù)相關數(shù)據(jù)集進行建模預測，比較精確。4基于模型的法缺點建模過程復雜，對數(shù)據(jù)集要求較高?？偨Y缺失數(shù)據(jù)的分析和填補是數(shù)據(jù)處理中的重要一環(huán)，選擇合適的方法能夠提高模型預測的準確性，對于數(shù)據(jù)處理人員，需要靈活運用相關方法。參考資料盧鈞容，劉麗潔，“多重插補技術在情感數(shù)據(jù)處理中的應用”，《系統(tǒng)工程》，2020年，5：118-124。趙光明，劉志超，“基于極大似然估計的缺失數(shù)據(jù)處理研究”，《智能信息學》，2021年，7：113-131。宋