作 者：
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机构地区：
暨南大学经济学院统计学系
出 处：
《统计与决策》
2012年第17期72-74,共3页
摘 要：
数据缺失是一个在实验研究和调查研究中经常遇到的问题。文章先介绍了数据缺失机制的四种形式,指出解决数据缺失的一般性方法,即可以通过尽量引入更多的相关变量从而简化缺失机制;然后利用R语言对2006年中国健康与营养调查的部分数据进行了填补,介绍了各种填补方法在R中的应用,并在介绍热平台方法时提出运用R寻找匹配样本的新思路。
关 键 词：
语言
缺失值
填补方法
缺失机制
领 域：
[社会学]
[经济管理]
