笔记: 处理缺失值
  1. 笔记: 处理缺失值
笔记: 处理缺失值

Last updated by Yarco on Wed, 09 Jan 2019 15:02:40 +0000

  1. MCAR —- 因为完全是随机的(也就是根本没啥关系), 所以可以完全删除. (不太可能都是这样的数据)
  2. MAR —- 这种随机貌似建立在已有的完全变量之上(形象的说法象是基于已有样本, 行相关) 所以很有可能从某种程度上可以从 已有的完全变量推导出 MAR. 所以也可以去掉.
  3. MNAR —- 这种缺失是基于它自身的(所以无法从已有的完全变量中找到相关原因, 列相关) 需要成为研究的一部分. (因为这本来就是研究的对象) (但是判断到底是哪种情况需要什么呢?)
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