数据缺失的处理方法包括：
A: 去掉含有缺失数据的样本
B: 估计缺失的数值
C: 在分析时忽略缺失的数据
D: 用所有可能的数值替换
A: 去掉含有缺失数据的样本
B: 估计缺失的数值
C: 在分析时忽略缺失的数据
D: 用所有可能的数值替换
举一反三
- 处理数据缺失的方法有（）。 A: 为缺失数据赋值 B: 等待数据自修复 C: 去掉/删除缺失率高的列 D: 去掉/删除缺失数据行
- 当缺失数据较少时直接删除相应样本（删除缺失数据样本，其前提是缺失数据的比例较少，而且缺失数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大)。
- 在实际环境下，很多数据集都包含缺失数据，对于缺失数据的处理常用的方法包括以下哪几种？ A: 删除缺失记录 B: 固定值填充 C: 未缺失平均值填充 D: 未缺失众数
- 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
- 缺失值的处理方法有哪些？（） A: 用平均值填充 B: 忽略缺失记录 C: 以任意数据填充 D: 用默认值填充