贝叶斯定理在统计数据缺失值填充中的应用

摘要：

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。

关键词： 缺失值 贝叶斯定理 统计数据 数据集中 统计学

作者: 邱钊 黄俊 李传昭 吕心田 陈明锐

作者单位: 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 西南大学经济管理学院,重庆400715 重庆大学经济与工商管理学院,重庆400044 河南省洛阳卷烟厂,河南洛阳471003 海南大学信息学院,海南海口570228

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届软科学国际研讨会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 277-280

在线出版日期: 2008-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）