基于MCMC的不完整数据插补方法研究

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摘要数据分析过程中常出现数据不完整的情况,直接对其进行分析会造成结果出现偏差影响后续的决策判断。利用马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)方法从分布中近似抽样的特点用于对不完整数据的处理,实验证明当数据缺失比例不太高时该方法具有很好的插值效果。

作者黄铉

机构地区电子科技大学成都学院微电子系

出处《通讯世界》 2016年第1期265-266,共2页 Telecom World

关键词不完整数据马尔科夫蒙特卡洛(MCMC) 多重插值(MI)

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2016年第1期

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