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Missing value:缺失值

Preprocess指的是预处理,包括数据清洗(data clean),缺失值(missing value)处理,数据离散化(discretization)等等. 目的是为了把一些不规范的原始数据变得符合挖掘算法的要求. 在WEKA中可以通过Explorer模块的Preprocess面板中的各种filter来实现.

Missing value:缺值

其作法是将欲执行的所有的SAS程式全部以下列方式譝在一个副档名为".BAT"的档案内2.4 SAS的资料步骤( DATA STEP )缺值 (MISSING VALUE) 如没有在 DATA STEP 内宣告,则须於资料编辑时以 "." 来表示.

Missing value:遺漏值

问卷的答案是否存在逻辑矛盾,如有,应适法核实清楚,确实无法核实的只能将该题作为遗漏值(Missing Value)来处理. 1、空白不完整问卷的处理. 问卷有时由于问题不合适,或者被访者不喜欢回答某些问题,或被访者、访问员本身的疏忽而导致问卷中某部分或某些问题有空白现象,

Missing value:漏测值

mist 烟雾 | missing value 漏测值 | misregistration 记录失真

Missing Value Analysis:遗漏值分析

Exact Tests 精确检定 | Missing Value Analysis 遗漏值分析 | Neural Networks 类神经网路

Missing Value Analysis:遺失值處理

MANOVA 多變異數分析 | Missing Value Analysis 遺失值處理 | Mixed Regression 混合回歸

SPSS Missing Value Analysis:缺失值分析

SPSS Maps----地图展示数据 | SPSS Missing Value Analysis----缺失值分析 | SPSS Exact Test Analysis----精确检验

SPSS Missing Value Analysis:缺失值分析模块

SPSS Forecasting:预测分析模块 | SPSS Missing Value Analysis:缺失值分析模块 | SPSS Neural Networks:神经网络模块

estimation of missing value:缺项估计,漏失数据估计

estimation of missing data 缺项估计,漏失数据估计 | estimation of missing value 缺项估计,漏失数据估计 | estimation of parameter 参数估计

l SPSS Missing Value Analysis:缺失值分析模块

l SPSS Forecasting:预测分析模块 | l SPSS Missing Value Analysis:缺失值分析模块 | l SPSS Neural Networks:神经网络模块

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