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缺失数据统计分析 版权信息
- ISBN:9787040588200
- 条形码:9787040588200 ; 978-7-04-058820-0
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
缺失数据统计分析 内容简介
近几十年来,缺失数据的话题得到了相当大的关注。本书由两位公认的专家编写,提供了处理缺失数据问题的实用方法的*新状况。作者将理论和应用融为一体,回顾了该领域的历史方法,并描述了对缺失值进行多元分析的简单方法。他们提供了一个连贯的理论,基于从数据和缺失数据机制的统计模型得出的似然来分析问题,然后将该理论应用于一系列重要的缺失数据问题。 本书首先向读者介绍了缺失数据这一主题以及解决该问题的方法。它研究了产生缺失数据的模式和机制,以及缺失数据的分类。然后,它继续研究实验中的缺失数据,进而讨论完全案例和可用案例分析,包括加权方法。第三版扩大了其覆盖面,纳入了*近关于抽样调查中的无应答、因果推断、诊断方法和敏感性分析等领域的工作,以及其他许多内容。 本书是相关领域高年级本科生和低年级研究生的理想教科书,也是政府和工业界的应用统计学家和从业人员的绝佳信息来源。
缺失数据统计分析 目录
**部分 回顾与基本方法
第1章 概论
1.1 缺失数据的问题
1.2 缺失模式和缺失机制
1.3 导致缺失数据的机制
1.4 缺失数据方法的分类
问题
第2章 试验中的缺失数据
2.1 引言
2.2 数据的 小二乘解
2.3 带缺失数据的正确 小二乘分析
2.4 填充 小二乘估计
2.5 Bartlett协方差分析方法
2.6 仅使用 数据方法由协方差分析获得缺失值的 小二乘估计
2.7 标准误差和单自由度平方和正确 小二乘估计
2.8 多自由度的正确 小二乘平方和
问题
第3章 案例和可用案例分析,包括加权方法
3.1 引言
3.2 案例分析
3.3 加权 案例分析
3.4 可用案例分析
问题
第4章 单一填补方法
4.1 引言
4.2 从预测分布中填补均值
4.3 从预测分布中抽取填补值
4.4 结论
问题
第5章 考虑缺失数据的不确定性
5.1 引言
5.2 由单一数据集提供有效标准误差估计的填补方法
5.3 用重抽样的填补数据的标准误差
5.4 多重填补简介
5.5 重抽样方法和多重填补的比较
问题
第二部分 用于缺失数据分析的基于似然的方法
第6章 基于似然函数的推断理论
6.1 数据基于似然的估计回顾
6.2 不 数据基于似然的推断
6.3 极大似然以外一种通常有缺陷的做法:对参数和缺失数据 化
6.4 粗化数据的似然理论
问题
第7章 当缺失机制可忽略时因子化似然的方法
7.1 引言
7.2 一个变量有缺失的二元正态数据:极大似然估计
7.3 二元正态单调数据:小样本推断
7.4 超过两变量的单调缺失
7.5 对特殊的非单调模式的因子化似然
问题
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