缺失数据的灵活填补方法 英文影印注释版
作者：（荷）史蒂夫 范 布伦
出版时间：2018年版
丛编项： 国外实用统计丛书
内容简介
本书共分为三大部分：Ⅰ基础篇、Ⅱ案例研究、Ⅲ延伸。这其中包含10个章节，作者结合众多实验中的例子，探讨如何解决缺失数据的问题，此类问题广泛存在于各个领域之中。书中算法结合统计软件来实现，主要内容包括多元缺失填补、单变量数据缺失、多变量缺失数据、数据填补实践、填补数据分析、测量、选择、结论等。深入地讨论了解决这类问题的方法，并分析了每种方法的适用范围和有缺点。本书可作为高等院校统计学专业的本科高年级学生以及研究生用书，也可作为与统计学专业相关的科研人员的参考书。
目录
序（译） iii
前言（译） iv
关于作者 xxiv
符号描述 xxv
算法索引 xxvii
第I 部分 基础篇 1
1 概述 3
1.1 数据缺失问题 3
1.1.1 现行的方法 3
1.1.2 关于缺失数据的观点变化 5
1.2 关于MCAR、MAR 和MNAR 的概念 6
1.3 并不总奏效的简单方法 8
1.3.1 个案剔除法 8
1.3.2 成对剔除法 9
1.3.3 均值替代法 10
1.3.4 回归替代法 11
1.3.5 随机回归替代法 13
1.3.6 LOCF 和BOFC 方法 14
1.3.7 示性变量法 15
1.3.8 小结 15
1.4 多元数据填补简述 16
1.4.1 步骤 16
1.4.2 采用多元填补的原因 17
1.4.3 案例 18
1.5 本书的目的 20
1.6 本书未涵盖的内容 20
1.6.1 预防方法 21
1.6.2 权重程序 21
1.6.3 基于似然的处理方法 22
1.7 本书的结构 23
1.8 练习 23
2 多元填补 25
3单变量缺失数据53
4多变量缺失数据95
5数据填补实践123
6填补数据分析153
第II部分案例分析169
第III部分延伸247
附求A软件263
A.1 R263
A.2 S-Plus265
A.3 Stata265
A.4 SAS266
A.5 SPSS266
A.6其他软件266
参考文件269
作者索11 299
主题索引307
