数据库查询中怎么计算多个平均值 分类数据怎么补齐缺失值？
分类数据怎么补齐缺失值？
(A)病例排除法(列表删除)
处理缺失数据最常见、最简单的方法是使用案例排除法(列表法
删除)也是很多统计软件(如SPSS、SAS)默认的缺失值处理方法。在这种方法中，如果任何变量包含缺失数据，相应的案例将从分析中排除。如果缺失值的比例相对较小，这种方法非常有效。至于缺失的比例是多少 "小 "，专家之间的差距也很大。有学者认为应该在5%以下，也有学者认为应该在20%以下。但是，这种方法有很大的局限性。就是减少样本量来换取信息的完备性，这样会造成大量的资源浪费，丢弃大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量很小的情况下，删除几个对象就足以严重影响数据的客观性和结果的正确性。因此，当缺失数据比例较大时，尤其是缺失数据是非随机分布时，这种方法可能会导致数据偏差，从而得出错误的结论。
(二)平均替代法(Mean substitution)
当变量非常重要且缺失数据量巨大时，案例排除遇到困难，因为许多有用的数据也会被排除。围绕这个问题，研究人员尝试了各种方法。其中之一就是均值替换法(mean)
插补).我们将变量的属性分为数值型和非数值型来分别处理。如果缺失值为数值，则根据该变量在所有其他对象中的平均值填充缺失变量值；如果缺失值为非数值型，根据统计学中的众数原理，缺失变量值用该变量在所有其他对象中出现次数最多的值填充。但是这种方产生有偏的估计，所以不被推崇。均值替换法也是一种简单快速的处理缺失数据的方法。用均值替换法对缺失数据进行插值，不会影响这个变量的均值估计。然而，这种方法是基于完全随机缺失(MCAR)的假设，它会降低变量的方差和标准差。
(3)热板
对于有缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值填充。不同的问题可能会选择不同的标准来判断相似性。最常见的方法是利用相关系数矩阵来确定哪个变量(如变量Y)与缺失值所在的变量(如变量X)最相关。然后按照y的值对所有案例进行排序，那么变量x的缺失值就可以用缺失值之前的案例的数据来代替。与均值替换法相比，采用热卡填充法对数据进行插值后，其变量的标准差。它接近于插值之前的值。但在回归方程中，采用热卡填充法容易增加回归方程的误差，使参数估计不稳定，而且这种方法不方便，费时。
回归替代法(回归插补)
回归替换法首先需要选取几个自变量来预测缺失值，然后建立回归方程来估计缺失值，即用缺失数据的条件期望值替换缺失值。与上述插值方法相比，这种方法使用了数据库中尽可能多的信息，一些统计软件(如Stata)已经能够直接执行这一功能。然而，这种方法也有许多缺点。第一，虽然是无偏估计，但是容易忽略随机误差，低估标准差等未知测量值，而且这个问题会随着缺失信息的增加而变得更加严重。其次，研究者必须假设缺失值的变量与其他变量之间存在线性关系，而很多时候这种关系并不存在。
(5)多重替代法(multipl
数据库中统计每个学生的平均成绩怎么做？
使用avg()函数计算平均值select name，avg (grade)作为groupby name表中的平均等级。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
