對缺失數據進行填補什麼方法

『壹』 請列舉五種常見的數據缺失值插補方法

常見的數據缺失值插補方法主要有以下五種：
1. 均值插補：如果數據集中的變數有多個觀察值，可以使用這些已知值的平均值來填充缺失的值。這種方法適用於連續變數。
2. 眾數插補：如果數據集中有很多不同的觀察值並且有少數幾個變數缺失值較多，可以使用這些出現次數最多的值來填充缺失值。這種方法適用於分類變數。
3. 最佳插補：使用一個變數來擬合每個缺失的值，例如回歸模型或者K近鄰法。這種方法可以應用於連續變數，但是需要考慮更多的影響因素和潛在的異常值。
4. 回歸插補：利用已知的變數和其他變數一起建立回歸模型，以預測缺失的數據。這種方法通常用於處理復雜的數據集和預測目標變數。
5. 直接忽略：如果數據集中大多數變數都存在缺失值，可以考慮直接忽略有缺失值的記錄，這種方法適用於數據量大且數據質量不高的數據集。
需要注意的是，在選擇插補方法時，需要考慮數據的類型、變數的數量和復雜性等因素，以及數據的質量和可靠性。同時，在處理大量數據時，還需要考慮演算法的效率和准確性。

『貳』 數據缺失想要補齊有什麼方法，用spss的替換缺失值和缺失值分析完全不會用

1、均值插補。數據的屬性分為定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以該屬性存在值的平均值來插補缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根據統計學中的眾數原理，用該屬性的眾數(即出現頻率最高的值)來補齊缺失的值。

2、利用同類均值插補。同均值插補的方法都屬於單值插補，不同的是，它用層次聚類模型預測缺失變數的類型，再以該類型的均值插補。假設X=（X1，X2...Xp）為信息完全的變數，Y為存在缺失值的變數。

那麼首先對X或其子集行聚類，然後按缺失個案所屬類來插補不同類的均值。如果在以後統計分析中還需以引入的解釋變數和Y做分析，那麼這種插補方法將在模型中引入自相關，給分析造成障礙。

3、極大似然估計（Max Likelihood ，ML）。在缺失類型為隨機缺失的條件下，假設模型對於完整的樣本是正確的，那麼通過觀測數據的邊際分布可以對未知參數進行極大似然估計（Little and Rubin）。

這種方法也被稱為忽略缺失值的極大似然估計，對於極大似然的參數估計實際中常採用的計算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。

4、多重插補（Multiple Imputation，MI）。多值插補的思想來源於貝葉斯估計，認為待插補的值是隨機的，它的值來自於已觀測到的值。具體實踐上通常是估計出待插補的值，然後再加上不同的雜訊，形成多組可選插補值。根據某種選擇依據，選取最合適的插補值。

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缺失值產生的原因很多，裝備故障、無法獲取信息、與其他欄位不一致、歷史原因等都可能產生缺失值。一種典型的處理方法是插值，插值之後的數據可看作服從特定概率分布。另外，也可以刪除所有含缺失值的記錄，但這個操作也從側面變動了原始數據的分布特徵。

對於缺失值的處理，從總體上來說分為刪除存在缺失值的個案和缺失值插補。對於主觀數據，人將影響數據的真實性，存在缺失值的樣本的其他屬性的真實值不能保證，那麼依賴於這些屬性值的插補也是不可靠的，所以對於主觀數據一般不推薦插補的方法。插補主要是針對客觀數據，它的可靠性有保證。