分類數(shù)據(jù)怎么補齊缺失值？(A)病例排除法(列表刪除)處理缺失數(shù)據(jù)最常見、最簡單的方法是使用案例排除法(列表法刪除)也是很多統(tǒng)計軟件(如SPSS、SAS)默認的缺失值處理方法。在這種方法中，如果任何變量

分類數(shù)據(jù)怎么補齊缺失值？

(A)病例排除法(列表刪除)

處理缺失數(shù)據(jù)最常見、最簡單的方法是使用案例排除法(列表法

刪除)也是很多統(tǒng)計軟件(如SPSS、SAS)默認的缺失值處理方法。在這種方法中，如果任何變量包含缺失數(shù)據(jù)，相應(yīng)的案例將從分析中排除。如果缺失值的比例相對較小，這種方法非常有效。至于缺失的比例是多少 "小 "，專家之間的差距也很大。有學者認為應(yīng)該在5%以下，也有學者認為應(yīng)該在20%以下。但是，這種方法有很大的局限性。就是減少樣本量來換取信息的完備性，這樣會造成大量的資源浪費，丟棄大量隱藏在這些對象中的信息。在樣本量很小的情況下，刪除幾個對象就足以嚴重影響數(shù)據(jù)的客觀性和結(jié)果的正確性。因此，當缺失數(shù)據(jù)比例較大時，尤其是缺失數(shù)據(jù)是非隨機分布時，這種方法可能會導致數(shù)據(jù)偏差，從而得出錯誤的結(jié)論。

(二)平均替代法(Mean substitution)

當變量非常重要且缺失數(shù)據(jù)量巨大時，案例排除遇到困難，因為許多有用的數(shù)據(jù)也會被排除。圍繞這個問題，研究人員嘗試了各種方法。其中之一就是均值替換法(mean)

插補).我們將變量的屬性分為數(shù)值型和非數(shù)值型來分別處理。如果缺失值為數(shù)值，則根據(jù)該變量在所有其他對象中的平均值填充缺失變量值；如果缺失值為非數(shù)值型，根據(jù)統(tǒng)計學中的眾數(shù)原理，缺失變量值用該變量在所有其他對象中出現(xiàn)次數(shù)最多的值填充。但是這種方產(chǎn)生有偏的估計，所以不被推崇。均值替換法也是一種簡單快速的處理缺失數(shù)據(jù)的方法。用均值替換法對缺失數(shù)據(jù)進行插值，不會影響這個變量的均值估計。然而，這種方法是基于完全隨機缺失(MCAR)的假設(shè)，它會降低變量的方差和標準差。

(3)熱板

對于有缺失值的變量，熱卡填充法在數(shù)據(jù)庫中找到一個與它最相似的對象，然后用這個相似對象的值填充。不同的問題可能會選擇不同的標準來判斷相似性。最常見的方法是利用相關(guān)系數(shù)矩陣來確定哪個變量(如變量Y)與缺失值所在的變量(如變量X)最相關(guān)。然后按照y的值對所有案例進行排序，那么變量x的缺失值就可以用缺失值之前的案例的數(shù)據(jù)來代替。與均值替換法相比，采用熱卡填充法對數(shù)據(jù)進行插值后，其變量的標準差。它接近于插值之前的值。但在回歸方程中，采用熱卡填充法容易增加回歸方程的誤差，使參數(shù)估計不穩(wěn)定，而且這種方法不方便，費時。

回歸替代法(回歸插補)

回歸替換法首先需要選取幾個自變量來預(yù)測缺失值，然后建立回歸方程來估計缺失值，即用缺失數(shù)據(jù)的條件期望值替換缺失值。與上述插值方法相比，這種方法使用了數(shù)據(jù)庫中盡可能多的信息，一些統(tǒng)計軟件(如Stata)已經(jīng)能夠直接執(zhí)行這一功能。然而，這種方法也有許多缺點。第一，雖然是無偏估計，但是容易忽略隨機誤差，低估標準差等未知測量值，而且這個問題會隨著缺失信息的增加而變得更加嚴重。其次，研究者必須假設(shè)缺失值的變量與其他變量之間存在線性關(guān)系，而很多時候這種關(guān)系并不存在。

(5)多重替代法(multipl

數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)計每個學生的平均成績怎么做？

使用avg()函數(shù)計算平均值select name，avg (grade)作為groupby name表中的平均等級。