本文關(guān)鍵詞： 缺失值 Bootstrap 多重插補(bǔ) 模擬　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：缺失值是調(diào)查中普遍存在的問題,對(duì)缺失值進(jìn)行插補(bǔ)是處理缺失值的較好方法。如果變量之間存在相關(guān)關(guān)系,可以通過正態(tài)線形模型利用不存在缺失值的變量對(duì)有存在缺失值的變量進(jìn)行插補(bǔ)。較之單一插補(bǔ),多重插補(bǔ)更能有效地估計(jì)總體方差,因此更多地被使用。文章借助Bootstrap法,讓模型的參數(shù)和殘差來自完全觀測(cè)的Bootstrap樣本的最小平法估計(jì),可進(jìn)一步準(zhǔn)確估計(jì)總體方差。通過大量模擬試驗(yàn),發(fā)現(xiàn)Bootstrap多重插補(bǔ)較之單一插補(bǔ)和一般多重插補(bǔ)能構(gòu)建更寬的置信區(qū)間從而有更準(zhǔn)確的總體參數(shù)覆蓋率,這點(diǎn)在數(shù)據(jù)缺失比重很大時(shí)優(yōu)勢(shì)更明顯。
[Abstract]:Missing value is a common problem in investigation. Interpolation of missing value is a better way to deal with missing value. Variable with missing value can be interpolated by normal linear model. Compared with single interpolation, multi-interpolation can estimate the variance of population more effectively, so it is used more frequently. The method of Bootstrap is used in this paper. It is possible to estimate the total variance accurately by using the minimum square method to estimate the parameters and residuals of the model from fully observed Bootstrap samples. It is found that Bootstrap multiple interpolation has more accurate total parameter coverage than single interpolation and general multiple interpolation, which is more obvious when the proportion of missing data is large.
【作者單位】： 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;武漢紡織大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金年度項(xiàng)目(16BJY136) 國(guó)家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)(柑橘)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系(MATS)專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目(CARS-27-08B) 湖北省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(14G222)
【分類號(hào)】：O212.1

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7 曾，

本文編號(hào)：1507980