多重插补 - 版本历史

2024年1月19日 (五) 11:25 Zeroclanzhang

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2024年1月18日 (四) 09:43 Zeroclanzhang

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2023年12月8日 (五) 06:11 Zeroclanzhang

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2023年12月8日 (五) 04:19 Zeroclanzhang

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2023年12月8日 (五) 02:55 Zeroclanzhang

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2023年12月4日 (一) 14:49 Zeroclanzhang

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2023年12月4日 (一) 14:10 Zeroclanzhang

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利用蒙特卡洛模拟法（MCMC)将原始数据插补成几个…”

2023-12-02T14:33:44Z

创建页面，内容为“{{Infobox nodebasic|nodename=多重插补|nodeimage=Multiple Imputation.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在 V1.0部署|nodeenglishname=Has english name::Multiple Imputation|abbreviation=MI|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=DataAGM Lv1 Cat::综合分析|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>利用蒙特卡洛模拟法（MCMC)将原始数据插补成几个…”

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{{Infobox nodebasic|nodename=多重插补|nodeimage=Multiple Imputation.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在[[DecisionTree | V1.0]]部署|nodeenglishname=[[Has english name::Multiple Imputation]]|abbreviation=MI|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::综合分析]]|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>利用蒙特卡洛模拟法（MCMC)将原始数据插补成几个完整数据集，在每个数据集中利用线性回归（lm)或广义线性规格（glm)等方法进行插补建模，再将这些完整的模型整合到一起，评价插补模型的优劣并返回完整数据集。该方法主要利用程辑包mice中的mice函数进行。\n用途：不仅仅估计一个可能的值来填补缺失数据，而是创建多个不同的完整数据集，每个数据集中的缺失值都被可能的值替代。\n参数：选择多个需要插补的变量，和多个参加插补的变量</p>|nodeinputnumber=4|nodeoutputnumber=2|nodeloopsupport=是|nodeifswitchsupport=否|nodeavailableplotlist=PointSizePlot;DensityRangePlot;BarDodgePlot|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream|nodeconfiguration=VariableList;DropManu;Text|nodeinputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■|nodeoutputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/多重插补_Plus|previousnode=[[碎石检验]]|nextnode=[[倾向性评分匹配]]}}{{Navplate AlgorithmNodeList}}[[Category:综合分析]]