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对于统计分析人员来说，数据集中存在缺失值是非常常见而且令人头痛的问题。基于统计学方面的成熟理论，对缺失值进行尽可能准确的预测，是目前缺失值填充的主流做法。本文采用基于贝叶斯定理的分类方法，对分类数据集中的缺失值进行较为准确的预测。
贝叶斯定理在统计数据缺失值填充中的应用
【摘 要】
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对于统计分析人员来说，数据集中存在缺失值是非常常见而且令人头痛的问题。基于统计学方面的成熟理论，对缺失值进行尽可能准确的预测，是目前缺失值填充的主流做法。本文采用基于贝叶斯定理的分类方法，对分类数据集中的缺失值进行较为准确的预测。
【机 构】
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重庆大学经济与工商管理学院,重庆400044;海南大学信息学院,海南海口570228 西南大学经济
【出 处】
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中国软科学研究会,中国科学技术信息研究所
【发表日期】
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2008年3期
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