基于R语言的缺失值填补方法被引量：11

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摘要数据缺失是一个在实验研究和调查研究中经常遇到的问题。文章先介绍了数据缺失机制的四种形式,指出解决数据缺失的一般性方法,即可以通过尽量引入更多的相关变量从而简化缺失机制;然后利用R语言对2006年中国健康与营养调查的部分数据进行了填补,介绍了各种填补方法在R中的应用,并在介绍热平台方法时提出运用R寻找匹配样本的新思路。

作者李璐

机构地区暨南大学统计学系

出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2012年第17期72-74,共3页 Statistics & Decision

关键词 R语言缺失值填补方法缺失机制

分类号 C821 [社会学—统计学]

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