• 2022-10-26
    某大样本数据集的缺失值占比约10%。数据分析师小A首先删除了所有有缺失值的样本,建立了回归模型。然后用某种方法进行了缺失值处理后,重新建立了回归模型,发现模型的VIF值较之前有了很大的增幅。请问小A有可能采用的哪种方法进行的缺失值处理?()
    A: 均值填补
    B: K-means聚类填补
    C: 回归填补
    D: 忽略缺失值的极大似然估计
  • B,C

    内容

    • 0

      下列对于缺失值的处理方式中,不正确的是? A: 删除缺失值 B: 忽略缺失值 C: 利用回归模型填充 D: 利用EM模型填充

    • 1

      下列关于缺失值的说法错误的是( )。 A: 可以利用统计量对缺失值进行填补 B: 可以利用 K 近邻值对缺失值进行填补 C: 只要有缺失值就必须把对应记录删除 D: 对于缺失值较多的属性可以考虑删除

    • 2

      下列对于缺失值的处理方式中,不正确的是:()。 A: 忽略缺失值 B: 删除缺失值所在行 C: 利用回归模型填充 D: 利用EM模型填充

    • 3

      缺失值一般怎么处理() A: 删数据 B: 重新收集 C: 手工填补 D: 自动填补

    • 4

      处理缺失值的方法有()。 A: 将有缺失值的个案整个删除 B: 人工添加方法 C: 用样本统计量的值去代替缺失值 D: 用统计模型估计值去代替缺失值 E: 只排除有缺失值的项目问题,但保留个案