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常見的缺失值處理方法有哪些

圖文更新时间:2024-09-27 16:14:15

估計缺失值常用方法

常見的缺失值處理方法有哪些（如何進行缺失值的處理與估計）1

1、均值插補。如果數據是有規律的（遞增或遞減，定序的），用均數補全，如果數據是随機的，用衆數補全。

2、最小二乘法補全，這是基于最小二乘法的原理，補全數據，使補全後的數據整體的離差平方和最小，這一般是方差分析中處理缺失值的一般方法。

3、基于REML的方法估計，REML混線性模型本身可以處理非平衡數據，它也可以作為估計缺失值的一種，它估計出來的缺失值比最小二乘法要準确，應用比較廣泛。

處理不平衡數據的方法

✦ unbalanced anova，這可以對不平衡數據進行方差分析

✦ REML的混線性模型，它可以處理不平衡數據，應用比較廣泛

數據案例

數據是3個品種在3個區組的品種表現，其中第3個區組的第3個品種觀測值缺失，分析3個品種間是否存在差異。數據如下：

常見的缺失值處理方法有哪些（如何進行缺失值的處理與估計）2

分析方法一：方差分析（可估計缺失值）

數據處理：*代替缺失值

分析方法：GenStat ANOVA

分析結果如下：

常見的缺失值處理方法有哪些（如何進行缺失值的處理與估計）3

特點：“*”代替缺失值後，GenStat可估算出缺失值數值，并進行方差分析

分析方法 2：REML分析（可估計缺失值）

數據處理1：删除缺失值

分析方法：GenStat Linear Mixed Models

分析結果如下：

常見的缺失值處理方法有哪些（如何進行缺失值的處理與估計）4

常見的缺失值處理方法有哪些（如何進行缺失值的處理與估計）5

數據處理2：”*”代替缺失值

除上述分析結果外，還可估算缺失值，

結果如下：

常見的缺失值處理方法有哪些（如何進行缺失值的處理與估計）6

特點：删除缺失值或者”*”代替缺失值，REML分析都可以很好地比較品種間的差異。但是”*”代替缺失值時，可很好地估算出缺失值，有利于進行其他分析。

分析方法 3：GenStat unbalanced ANOVA

數據處理：删除缺失值

分析方法：GenStat unbalanced ANOVA

分析結果如下：

常見的缺失值處理方法有哪些（如何進行缺失值的處理與估計）7

常見的缺失值處理方法有哪些（如何進行缺失值的處理與估計）8

特點：數據為非平衡數據，删除缺失值後，方差分析報錯将會出錯，所以采用GenStat unbalanced anova 分析。因為缺失值已删除，所以就不存在缺失值估計了。

結論

※ 如果想要估計缺失值，用REML混線性模型進行估計，這個比方差分析的最小二乘法估計的更加準确。

※ 如果想要分析不平衡數據，用REML的混線性模型分析，這個比GenStat的unbalanced anova模型更高級，适用範圍也更廣泛，更重要的是它可以估算BLUE值和BLUP值。

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