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冷卡填补-统计

冷卡填补（cold-deck imputation），又称“冷卡插补”，指一种基于与缺失值样本相似的其他研究中样本的观测值来填补缺失数据的方法。

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序贯热卡填补-统计

序贯热卡填补（sequential hot-deck imputation），又称“序贯热卡插补”，指对样本分层后再每层中按照某些变量对样本进行排序，对于有数据缺失的单元，用同一层中其前后相邻的若干个数据，找到使某距离函数的值达到最小的单元，该单元所对应的目标变量上的非缺失数值的方法。 ...

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象限近邻填补-统计

象限近邻填补（quadrant-encapsidated-nearest-neighbor-based imputation），又称“象限近邻插补”，指一种通过找出缺失值周围一定范围内的所有最近数据点对其加权来弥补缺失值的方法。

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k-最近邻填补-统计

k-最近邻填补（k- nearest neighbor imputation, KNN），指如果数据的某一变量上有缺失，找出离缺失值最近的若干个数据，用这若干数据的平均值来填充缺失值，每个样本的缺失值使用数据集中找到的这若干数据邻域的平均值进行插补。 ...

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最近距离填补-统计

最近距离填补（nearest distance imputation），又称“最近距离插补”，指利用辅助变量，定义一个已观测样本之间的距离函数，在与缺失值临近的非缺失样本中，选择满足所设定距离条件的辅助变量，将这个辅助变量中的非缺失样本所对应的目标变量上的非缺失值作为填补值的一种方法。 ...

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随机热卡填补-统计

随机热卡填补（random hot-deck imputation），又称“随机热卡插补”，指一种基于相似性填补缺失值的插补方法，对于一个包含缺失值的数据集，在完整数据中通过特定规则找到一组与缺失值最相似的观测值，然后从这组观察值中随机选择一个来进行填充。 ...

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热卡填补-统计

热卡填补（hot-deck imputation, HI），又称“热卡插补”，指一种基于相似性匹配的单一填补方法。其核心思想是从同一数据集中选择与缺失个案相似的完整个案的值进行填补。

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回归填补-统计

回归填补（regression imputation），又称“回归插补”，指一种利用已知变量信息，依据变量间的关系建立回归模型并通过回归模型的预测值作为填补值的方法。

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均值填补-统计

均值填补（mean imputation），又称“均值插补”，指一种直接将缺失值填补为平均值的方法。它的假设是缺失的数据在期望上与总体相等，常被应用于随机缺失和完全随机缺失的情况中。

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单一填补-统计

单一填补（single imputation, SI），又称“单一插补”，指一种处理缺失数据的方法。它为数据集中的每个缺失值仅生成一个填补值，形成完整数据集后进行分析。

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填补法-统计

填补法（imputation），又称“插补法”，指基于某种已知数据分布特征对（未观测值）缺失值进行弥补的方法。

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期望值最大化法-统计

期望值最大化法（expectation maximization, EM），指一种在不完全数据情况下计算极大似然估计或者后验分布的迭代算法。数据集满足大样本、多元正态分布条件，呈任意缺失模式时，通过缺失值和模型参数间的迭代关系，在假定模型参数基础上进行缺失估计，再利用缺失估计值修正模型参数，迭代至模型收敛。 ...

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加权校正法-统计

加权校正法（weighting adjustment），指当出现缺失单元时，通过估算单元的应答率，估计缺失产生的影响，并计算出相应权重，把缺失单元的权数分解到非缺失单元上，通过增大样本中观测数据的权数，以减小由于缺失值可能对估计量带来偏差的方法。 ...

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成对删除-统计

成对删除（pairwise deletion），又称“有效案例分析法”，指一种根据要做的检验所涉及的变量进行个案剔除的分析方法。比如做两个变量的相关时，仅删除在这两个变量上有缺失的个案，可最大限度地保留了数据集中的可用信息。 ...

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列表删除-统计

列表删除（listwise deletion），又称“个案剔除法（case deletion method）”、“完全案例分析法”，指一种删除数据集中任何包含缺失值的个案，仅保留所有变量都完整的个案的分析方法。

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删除法-统计

删除法（deletion），指直接对未观测的数据值进行排除的分析方法。

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非随机缺失-统计

非随机缺失（missing not at random, MNAR），指缺失值不仅与其他变量的取值有关，也与自身变量的取值有关，此情况不可忽略缺失数据带来的影响。

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随机缺失-统计

随机缺失（missing at random, MAR），指在一定条件下，缺失值与已知其他数据或变量有关，而与自身取值大小无关。

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完全随机缺失-统计

完全随机缺失（missing completely at random, MCAR），指数据的缺失与已观测到和未观测到的数据均无关，所有数据缺失概率都是相同的。

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