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标题:
缺失值引起的拟合度和稳健性问题
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作者:
Ruder
时间:
2013-5-8 11:20
标题:
缺失值引起的拟合度和稳健性问题
问卷调查经常会有很多缺失值,因此,加入不同变量进行分析就会对应不同的观察值数量,这就会造成两个问题:一是回归模型的匹配度可能发生逆转,变量越多对应的观察数量就越少,即越多变量可能反而模型拟合度越差;二是在做稳健性检验的时候,因为对比的模型包含的变量可能是不一样的,因此所包含的观察值数量是不同的,可能因为这个原因造成无法通过稳健性检验。请教各位老师和同学,如何处理这类问题?
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作者:
Kenneth
时间:
2013-5-9 08:54
Ruder, 如果缺失值(missing values)不多的话,你可以考虑把缺失的值估计出来。最简单的就是用其他数据的平均。也可以用回归分析来估计。在 “missing value” 这个文献里有很丰富的讨论。
作者:
Ruder
时间:
2013-5-10 23:44
谢谢kenneth的回复,我原来是担心用估计值代替缺失值会有一种人为创造数据的感觉。
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