圖書標籤: 數學  data  統計學  統計基礎  Missing  方法論  Statistics,  Statistics   

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曾幾何時我把刪除有缺失的條目數據視作理所當然，甚至在論文都不做任何討論，後來我纔知道缺損值分析本身就是統計學中一個領域，除瞭直接刪數據，還有填入平均數或做個簡單迴歸進行填充之類看似尚可的做法都是過時且有害的。在介紹缺損值分析的書中，這本也許是最閤適入門的，其最大特色莫過於例子解析的細緻程度幾乎是無微不至，甚至有些許囉嗦，先是最簡單的單變量情景，然後是多變量，全程沒有“無需證明，顯然可得”這樣的套路。雖說是入門，可圍繞在Maximum Likelihood Analyses和Multiple Imputation兩大方法周圍的細節多到不行，這從另一個角度說明估算缺損值的復雜本質需要深入辨析與思考，在實證工作中尤其要解釋清楚數據分析背後的理論閤理性和實踐差異性，最好是能比較不同前提假設下的結果。

曾幾何時我把刪除有缺失的條目數據視作理所當然，甚至在論文都不做任何討論，後來我纔知道缺損值分析本身就是統計學中一個領域，除瞭直接刪數據，還有填入平均數或做個簡單迴歸進行填充之類看似尚可的做法都是過時且有害的。在介紹缺損值分析的書中，這本也許是最閤適入門的，其最大特色莫過於例子解析的細緻程度幾乎是無微不至，甚至有些許囉嗦，先是最簡單的單變量情景，然後是多變量，全程沒有“無需證明，顯然可得”這樣的套路。雖說是入門，可圍繞在Maximum Likelihood Analyses和Multiple Imputation兩大方法周圍的細節多到不行，這從另一個角度說明估算缺損值的復雜本質需要深入辨析與思考，在實證工作中尤其要解釋清楚數據分析背後的理論閤理性和實踐差異性，最好是能比較不同前提假設下的結果。

比較適閤第一次讀，對一些概念的解釋還是很清楚的，可以當做一本入門的工具書吧，例子是基於m-plus的，對於SAS的使用者比如我不是很習慣。

曾幾何時我把刪除有缺失的條目數據視作理所當然，甚至在論文都不做任何討論，後來我纔知道缺損值分析本身就是統計學中一個領域，除瞭直接刪數據，還有填入平均數或做個簡單迴歸進行填充之類看似尚可的做法都是過時且有害的。在介紹缺損值分析的書中，這本也許是最閤適入門的，其最大特色莫過於例子解析的細緻程度幾乎是無微不至，甚至有些許囉嗦，先是最簡單的單變量情景，然後是多變量，全程沒有“無需證明，顯然可得”這樣的套路。雖說是入門，可圍繞在Maximum Likelihood Analyses和Multiple Imputation兩大方法周圍的細節多到不行，這從另一個角度說明估算缺損值的復雜本質需要深入辨析與思考，在實證工作中尤其要解釋清楚數據分析背後的理論閤理性和實踐差異性，最好是能比較不同前提假設下的結果。

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