Missing Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Guilford Pubn

作者:Mcknight, Patrick E./ Mcknight, Katherine M./ Sidani, Souraya/ Figueredo, Aurelio Jose

出品人:

页数:266

译者:

出版时间:2007-5

价格:$ 45.20

装帧:Pap

isbn号码:9781593853938

丛书系列:

图书标签:

数据缺失
缺失数据处理
统计学
数据分析
机器学习
数据挖掘
R语言
Python
数据预处理
统计建模

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具体描述

While most books on missing data focus on applying sophisticated statistical techniques to deal with the problem after it has occurred, this volume provides a methodology for the control and prevention of missing data. In clear, nontechnical language, the authors help the reader understand the different types of missing data and their implications for the reliability, validity, and generalizability of a study's conclusions. They provide practical recommendations for designing studies that decrease the likelihood of missing data, and for addressing this important issue when reporting study results. When statistical remedies are needed - such as deletion procedures, augmentation methods, and single imputation and multiple imputation procedures - the book also explains how to make sound decisions about their use.

《Missing Data》是一本旨在帮助读者深入理解数据缺失现象及其处理方法的重要书籍。这本书系统地阐述了数据完整性与质量问题的核心概念，从理论到实践，为研究者、数据分析师和技术从业者提供了全面的参考指南。书中详细探讨了各种数据缺失类型，包括完全缺失数据、中间值缺失以及随机缺失等，并对每种情况进行了深入分析。作者通过丰富的案例研究，展示了如何识别、评估和应对不同类型的数据缺失问题，帮助读者掌握科学有效的处理策略。书籍内容不仅涵盖了数据缺失在统计学和机器学习中的重要作用，还详细介绍了多种常见的处理方法，如删除法、插补法以及基于模型的预测技术。这些方法各有优劣，读者可以根据实际需求选择最适合自己的解决方案。此外，书中还结合了最新的技术趋势和工具应用，如数据清洗流程中的自动化处理和智能算法的使用，为现代数据分析工作提供了实用的指导。《Missing Data》不仅面向学术领域，也考虑到了实际工作环境下的操作细节，通过图文并茂的说明，使复杂的概念更加易懂。书中注重理论与实践的结合，帮助读者理解背后的逻辑，并将其应用于真实项目中。特别是对数据预处理阶段的强调，非常适合初学者和有经验的从业者参考。这本书还包括大量的实例分析和案例研究，通过具体场景的探讨，帮助读者更直观地理解如何在不同领域中应用所学方法。例如，书中详细描述了金融数据处理、医疗数据分析及社交媒体数据清洗等多个实际情境，以确保读者能够从中获得广泛的启发和实用技巧。这些内容不仅丰富了读者的知识视野，也提升了他们解决复杂问题的能力。总体而言，《Missing Data》是一份内容深厚、结构清晰的权威参考书籍，它为读者提供了全面的理论基础和实用方法，使其在处理数据缺失问题时能够更加自信和高效。书中对数据完整性、质量控制及技术解决方案的系统探讨，尤其适合那些希望提升自身专业素养并应用于实际项目的人士。通过这本书，读者将获得更为全面的知识储备，为未来的工作奠定坚实基础。