对缺失数据进行填补什么方法

『壹』 请列举五种常见的数据缺失值插补方法

常见的数据缺失值插补方法主要有以下五种：
1. 均值插补：如果数据集中的变量有多个观察值，可以使用这些已知值的平均值来填充缺失的值。这种方法适用于连续变量。
2. 众数插补：如果数据集中有很多不同的观察值并且有少数几个变量缺失值较多，可以使用这些出现次数最多的值来填充缺失值。这种方法适用于分类变量。
3. 最佳插补：使用一个变量来拟合每个缺失的值，例如回归模型或者K近邻法。这种方法可以应用于连续变量，但是需要考虑更多的影响因素和潜在的异常值。
4. 回归插补：利用已知的变量和其他变量一起建立回归模型，以预测缺失的数据。这种方法通常用于处理复杂的数据集和预测目标变量。
5. 直接忽略：如果数据集中大多数变量都存在缺失值，可以考虑直接忽略有缺失值的记录，这种方法适用于数据量大且数据质量不高的数据集。
需要注意的是，在选择插补方法时，需要考虑数据的类型、变量的数量和复杂性等因素，以及数据的质量和可靠性。同时，在处理大量数据时，还需要考虑算法的效率和准确性。

『贰』 数据缺失想要补齐有什么方法，用spss的替换缺失值和缺失值分析完全不会用

1、均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。

2、利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。假设X=（X1，X2...Xp）为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量。

那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。

3、极大似然估计（Max Likelihood ，ML）。在缺失类型为随机缺失的条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计（Little and Rubin）。

这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计，对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。

4、多重插补（Multiple Imputation，MI）。多值插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。

(2)对缺失数据进行填补什么方法扩展阅读

缺失值产生的原因很多，装备故障、无法获取信息、与其他字段不一致、历史原因等都可能产生缺失值。一种典型的处理方法是插值，插值之后的数据可看作服从特定概率分布。另外，也可以删除所有含缺失值的记录，但这个操作也从侧面变动了原始数据的分布特征。

对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的，所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据，它的可靠性有保证。