如果一项调查中，样本量很大；缺失值很少；存有缺失值的变量之间不是高度相关，这时合理的缺失值处理方法是（）。
A: 均值插补
B: 最近邻插补
C: 排除缺失项目的方法
D: 删除个案
A: 均值插补
B: 最近邻插补
C: 排除缺失项目的方法
D: 删除个案
C
举一反三
- 处理缺失值的常用方法有删除含有缺失值的个案和用可能值插补缺失值。
- 对缺失数据进行处理的方法有( )。 A: 删除个案 B: 删除缺失值 C: 插补法 D: 格式规范 E: 去重复值
- 对缺失数据进行插补的方法都有哪些（） A: 删除包含缺失值的观测 B: 成对删除法 C: 用最高频率值来填补缺失值 D: 回归插补
- 下列关于缺失值处理的说法错误的是( ) A: 连续型特征可以使用众数来插补缺失值 B: 离散型特征可以使用平均值来插补缺失值 C: 可以将缺失值作为预测目标建立模型进行预测,以此来插补缺失值 D: 根据经验,可以手动对缺失值进行插补
- 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
内容
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若处理调查数据时发现有缺失数据，且样本量很大，有缺失数据的个案比例较小，有缺失数据的个案与无缺失数据的个案在分布上无显著差异时，可以()。 A: 将有缺失的个案整个删除 B: 将有缺失的个案保留，仅在计算时删除相应变量的缺失值 C: 使用均值代替、回归估计、随机抽取、最近距离确定等方法代替缺失值 D: 通过对调查中的回答数据使用加权因子，对数据进行调整，减少缺失值的影响
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在一份住房调查的问卷中公寓月租金的值缺失，就利用同插补类中正确填报租金的问卷计算其平均值来代替缺失值。这种方法称作（）。 A: 推理插补 B: 均值插补 C: 比率插补 D: 热平台插补
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处理缺失值的方法有( )。 A: 不处理 B: 删除记录 C: 数据插补 D: dropna
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以下针对缺失值的处理方法中，当一个连续变量缺失值超过85%,则哪种最合 理？（） A: 直接使用该变量 B: 根据是否缺失，生成指示变量，仅 使用指示变量作为解释变量 C: 使用多重插补的方法进行缺失值 填补 D: 直接删除该变量
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在一份关于租房情况的问卷中月租金的值缺失，就利用同类户型中正确填报租金的问卷计算其平均值来代替缺失值。这种方法称作( )。 A: 推理插补 B: 均值插补 C: 比率插补 D: 回归插补