【摘 要】
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数据缺失的存在不仅会增大统计分析的复杂性和难度,还会导致分析结果的偏倚。比较了半参数方法和BP神经网络方法在分量指标数据符合正态分布且为随机缺失机制情况下的优劣。
【基金项目】
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国家自然科学基金(11601039),吉林省自然科学基金(20140101199JC)
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数据缺失的存在不仅会增大统计分析的复杂性和难度,还会导致分析结果的偏倚。比较了半参数方法和BP神经网络方法在分量指标数据符合正态分布且为随机缺失机制情况下的优劣。选取鸢尾花数据集进行模拟研究,在不同的缺失率下通过回判,得到了半参数方法与BP神经网络的准确率,并将两种方法分别运用到不完全的脂肪肝临床数据中。结果表明,两种方法都适用于处理小样本情况下的缺失数据问题,当缺失率较小时基于BP神经网络的准确率较高,当缺失率不断上升时,半参数方法的处理结果比较稳定。
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