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
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