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
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
A,B,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。
- 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
- 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
- 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
- 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
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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逻辑错误的清洗包括( )。 A: 格式规范 B: 删除缺失值 C: 去除不合理值 D: 修正矛盾内容 E: 去重复值
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在对回收后的调查问卷进行数据处理时，处理缺失值的办法主要是（）。 A: 用一个样本统计量的值代替缺失值 B: 用从一个统计模型计算出来的值去代替缺失值 C: 将有缺失值的个案删除 D: 将有缺失值的个案保留，仅在相应的分析中做必要的删除
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对于数据中存在的缺失值，可以进行（ ）处理。 A: 回访补充 B: 数据插补 C: 跟踪调查补充 D: 删除变量或样本
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关于缺失值检测的说法正确的是() A: pandas中的interpolate模块包含了多种插值方法 B: null和notnull可以对缺失值进行处理 C: dropna方法既可以删除观测值,也可以删除特征 D: fillna用来替换缺失值的值只能是数据框