正态线形模型下缺失值的Bootstrap多重插补与比较

发布时间：2018-02-13 10:45

  本文关键词： 缺失值 Bootstrap 多重插补 模拟　出处：《统计与决策》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：缺失值是调查中普遍存在的问题,对缺失值进行插补是处理缺失值的较好方法。如果变量之间存在相关关系,可以通过正态线形模型利用不存在缺失值的变量对有存在缺失值的变量进行插补。较之单一插补,多重插补更能有效地估计总体方差,因此更多地被使用。文章借助Bootstrap法,让模型的参数和残差来自完全观测的Bootstrap样本的最小平法估计,可进一步准确估计总体方差。通过大量模拟试验,发现Bootstrap多重插补较之单一插补和一般多重插补能构建更宽的置信区间从而有更准确的总体参数覆盖率,这点在数据缺失比重很大时优势更明显。
[Abstract]:Missing value is a common problem in investigation. Interpolation of missing value is a better way to deal with missing value. Variable with missing value can be interpolated by normal linear model. Compared with single interpolation, multi-interpolation can estimate the variance of population more effectively, so it is used more frequently. The method of Bootstrap is used in this paper. It is possible to estimate the total variance accurately by using the minimum square method to estimate the parameters and residuals of the model from fully observed Bootstrap samples. It is found that Bootstrap multiple interpolation has more accurate total parameter coverage than single interpolation and general multiple interpolation, which is more obvious when the proportion of missing data is large.
【作者单位】： 华中农业大学经济管理学院;武汉纺织大学经济学院;
【基金】：国家社会科学基金年度项目(16BJY136) 国家现代农业(柑橘)产业技术体系(MATS)专项经费资助项目(CARS-27-08B) 湖北省教育厅人文社会科学研究项目(14G222)
【分类号】：O212.1

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本文编号：1507980