缺失數據的靈活填補方法（英文影印注釋版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Stef，van，Buuren 著，劉俊 譯

圖書標籤:

• 缺失數據
• 數據填補
• 統計學
• 數據分析
• 機器學習
• 英文
• 影印版
• 注釋
• 數據預處理
• 方法論

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111584162

版次：1

商品編碼：12316227

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國外實用統計叢書

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：316

內容簡介

本書共分為三大部分：Ⅰ基礎篇、Ⅱ案例研究、Ⅲ延伸。這其中包含10個章節，作者結閤眾多實驗中的例子，探討如何解決缺失數據的問題，此類問題廣泛存在於各個領域之中。書中算法結閤統計軟件來實現，主要內容包括多元缺失填補、單變量數據缺失、多變量缺失數據、數據填補實踐、填補數據分析、測量、選擇、結論等。深入地討論瞭解決這類問題的方法，並分析瞭每種方法的適用範圍和有缺點。本書可作為高等院校統計學專業的本科高年級學生以及研究生用書，也可作為與統計學專業相關的科研人員的參考書。

目錄

序（譯） iii
前言（譯） iv
關於作者 xxiv
符號描述 xxv
算法索引 xxvii
第I 部分　基礎篇 1
1　概述 3
1.1　數據缺失問題 3
1.1.1　現行的方法 3
1.1.2　關於缺失數據的觀點變化 5
1.2　關於MCAR、MAR 和MNAR 的概念 6
1.3　並不總奏效的簡單方法 8
1.3.1　個案剔除法 8
1.3.2　成對剔除法 9
1.3.3　均值替代法 10
1.3.4　迴歸替代法 11
1.3.5　隨機迴歸替代法 13
1.3.6　LOCF 和BOFC 方法 14
1.3.7　示性變量法 15
1.3.8　小結 15
1.4　多元數據填補簡述 16
1.4.1　步驟 16
1.4.2　采用多元填補的原因 17
1.4.3　案例 18
1.5　本書的目的 20
1.6　本書未涵蓋的內容 20
1.6.1　預防方法 21
1.6.2　權重程序 21
1.6.3　基於似然的處理方法 22
1.7　本書的結構 23
1.8　練習 23
2　多元填補 25
3單變量缺失數據53
4多變量缺失數據95
5數據填補實踐123
6填補數據分析153
第II部分案例分析169
第III部分延伸247
附求A軟件263
A.1 R263
A.2 S-Plus265
A.3 Stata265
A.4 SAS266
A.5 SPSS266
A.6其他軟件266
參考文件269
作者索11 299
主題索引307

前言/序言

我們時常被缺失數據的情況所睏擾。統計分析中由缺失數據所帶來的問題長期被掩蓋，現在這種情況正在慢慢結束。近十年間，處理缺失數據的技術迅速得到補充和發展。本書主要介紹一種方法：多重插補。
多重插補是統計科學領域重要的思想之一。這種技術簡便、巧妙而且強大。說它簡便是因為它填補瞭由似是而非的數據造成的漏洞，說它巧妙是因為未知數據的不確定性被數據本身所標記，說它強大是因為它可以解決那些被掩飾的數據缺失問題。
在近二十年的時間裏，我已經將多重插補應用到瞭更廣泛的研究領域中。我相信多重插補進入統計學主流的時機已經成熟。當今計算機和軟件技術已能夠充分滿足計算的需要。我們所欠缺的是關於介紹這些基本思想及這些思想該如何應用的書。我希望這本書能夠彌補這個欠缺。
本書正文的閱讀要求讀者通曉統計學基礎概念和多元統計方法。本書特彆為如下兩類讀者而設計：
* 社會和健康科學領域的（生物）統計學傢、流行病學傢等；* 不稱呼自己為統計學傢，但擁有必要的技能來理解規則並使用一些統計方法的獨立的研究者。
在編寫本書的時候，我盡量避免數學和技術上的細節，齣現公式的地方往往輔之以圖錶，並用可視化的陳述來解釋該公式。我希望讀者朋友們可以較少去關注理論基礎，而更多去抓住宏觀的總體上的思路。偏技術的內容在本書中標記瞭黑色桃心，這在第一次閱讀時可以暫時跳過。
我在烏得勒支大學采用瞭本書中的一些章節來教授研究生插補技術的課程，主要的基礎內容體現在1~4 章，大約要花費十個小時來講授這些材料，中間留齣時間可以讓學生們完成書中的練習題。
本書采用瞭大量唐納德·魯賓（Donald Rubin）的理念，他是多元插補這個學科的奠基人之一。我非常有幸在很多場閤與他見麵、討論和工作。他富於邏輯的設想和貌似簡單的想法是我的靈感的極佳的來源。同時要感謝楊·範·瑞吉剋沃塞勒（Jan van Rijckevorsel），通過他我認識瞭魯賓。他還在TNO 營造瞭科學研究的氛圍，在那裏我們能夠很愉快地完成缺失數據的插補工作。
很多人對本書的完成做齣瞭貢獻。感謝TNO 的Nico van Meeteren 和Michael Holewijn 給瞭我極大的信任和支持。感謝烏得勒支大學的Peter vander Heijden 的支持。感謝Rob Calver 和Chapman & Hall/CRC 的工作人員的幫助和建議。許多人對本書的全部或者部分稿件提齣瞭建議，他們分彆是Hendriek Boshuizen，Elise Dusseldorp，Karin Groothuis-Oudshoorn，MichaelHermanussen，Martijn Heymans，Nicholas Horton，Shahab Jolani，GerkoVink，Ian White 和2011 春季班的碩士研究生們。他們的建議對於發現和排除書中的錯誤起到瞭很有價值的作用，同時我也對剩下的錯誤感到抱歉。
本書的主要部分是在一個為期六個月的旅行中完成的。其中有四個月在剋魯剋，瑞典的一個隻有八間小房子的村子。感謝Frank van denNieuwenhuijzen 和Ynske de Koning 非常熱情地把他們的房子給我用。那裏的設備非常完美，沒有雪崩，沒有瑣碎的麻煩。另外兩個月我在德國阿爾滕霍夫的Michael Hermanussen 和Beate Lohse-Hermanussen 的住宅裏，我感謝他們的和善、創造力和聰慧，那是一段無比美好的時光。
最後，感謝我的傢人，尤其是我深愛的妻子Eveline，感謝他們溫暖的、一如既往的支持，支持我花費大量的時間——晚上、周末，來完成這本書。
Eveline 喜歡告訴彆人我正在完成“一本沒人能看懂的書”來與我開玩笑。
我有時甚至懷疑她說的是正確的，至少有99% 的人是看不懂的。那麼，親愛的讀者，我真心希望你將屬於那剩下的1%。
作者：史蒂夫·範·布倫v

《數據修復的藝術：填補空白，重塑價值》 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、技術創新和商業增長的基石。然而，數據的收集、存儲和處理過程並非總是完美無瑕，數據缺失是普遍存在的挑戰，它如同沉默的暗礁，可能歪麯分析結果，削弱模型性能，甚至導緻錯誤的商業判斷。本書《數據修復的藝術：填補空白，重塑價值》旨在揭示一套全麵而靈活的數據填補策略，幫助讀者理解並掌握應對數據缺失問題的精髓，將“缺失”轉化為“洞察”，將“不完整”轉化為“完整”，最終釋放數據的真正價值。 本書並非僅僅羅列一種或幾種填補技術，而是構建瞭一個完整的理論框架和實踐體係。我們從理解數據缺失的本質入手，深入探討不同類型缺失（如完全隨機缺失MAR、缺失完全隨機MCAR、非隨機缺失MNAR）的産生原因及其對後續分析可能造成的偏差。隻有深刻理解瞭缺失的根源，我們纔能有的放矢地選擇最適閤的填補方法，而非盲目套用。 隨後，本書將帶領讀者踏上一段探索數據填補方法的旅程。我們將從最基礎、最直觀的方法開始，例如： 均值/中位數/眾數填補： 這是最簡單的填補方式，對於數據量大且缺失比例較低的情況，或許能起到一定的初步作用。但本書將深入剖析其局限性，例如可能壓縮數據變異性，低估標準誤，並強調其僅適用於非常簡單的場景。 固定值填補： 針對特定業務邏輯或領域知識，可能需要將缺失值替換為預設的特定數值（如0，或錶示“未知”的編碼）。我們將討論如何閤理確定這些固定值，並評估其潛在影響。 然而，數據世界的復雜性遠超這些簡單方法所能捕捉。因此，本書的重點將放在更具魯棒性和靈活性的高級填補技術上，這些技術能夠更好地保留數據的結構和信息： 迴歸填補： 利用其他變量的信息來預測缺失值。我們將詳細介紹如何構建迴歸模型，包括綫性迴歸、多項式迴歸，以及在考慮變量間復雜關係時的正則化迴歸。本書將引導讀者理解模型選擇、特徵工程以及如何評估迴歸填補的效果。 K近鄰（KNN）填補： 基於數據點之間的相似性進行填補。我們將深入講解KNN算法的原理，如何選擇閤適的距離度量，如何確定K值，以及在處理高維數據時的挑戰與優化策略。KNN填補的優勢在於它不依賴於模型假設，能夠捕捉局部的數據結構。 多重填補（Multiple Imputation, MI）： 這是本書的核心內容之一，也是現代數據分析中處理缺失數據最受推崇的方法之一。多重填補的核心思想是：數據缺失是隨機的，因此我們不隻生成一組填補值，而是生成多組，每組填補值都基於一個不同的填補模型。這意味著我們對數據的“未知”程度有瞭更真實的反映。本書將詳細介紹MI的三個核心步驟： 1. 生成完整的、填補過的數據集： 介紹常用的填補模型，如MICE（Multivariate Imputation by Chained Equations，多變量鏈式方程填補），並深入分析不同模型選擇的考量。我們將演示如何構建鏈式方程，迭代地填補缺失值，並解釋其背後的統計學原理。 2. 對每個填補數據集進行分析： 演示如何在每個填補的數據集上獨立運行所需的分析（如迴歸、分類等）。 3. 閤並分析結果： 這是MI最關鍵且最具技術性的環節。我們將詳細講解如何根據Rubin's Rules（魯賓法則）閤並來自各個填補數據集的估計量和標準誤，從而得到一個最終的、考慮瞭填補不確定性的分析結果。本書將通過大量實例，幫助讀者掌握MI的實施細節，理解其理論基礎，並認識到其在提高分析效率和準確性方麵的巨大優勢。 基於模型的填補方法： 決策樹和隨機森林填補： 探討如何利用決策樹和隨機森林的集成學習能力來預測缺失值，尤其是在非綫性關係顯著的數據集中。我們將討論如何構建填補模型，以及如何處理分類和連續型缺失值的填補。 基於深度學習的填補方法： 隨著深度學習的飛速發展，本書也將觸及一些前沿的深度學習技術在數據填補中的應用，例如使用自編碼器（Autoencoders）或生成對抗網絡（GANs）來學習數據的分布並生成閤理的填補值。我們將概述這些方法的原理，以及它們在處理大規模、高維度數據時的潛力。 特定領域的數據填補： 很多時候，數據的缺失並非完全隨機，而是與特定的領域知識緊密相關。本書將強調領域知識在數據填補中的重要性。我們將討論如何結閤業務邏輯、專傢經驗，甚至利用時間序列的自相關性（如ARIMA模型）來進行更精準的填補。例如，在金融領域，我們可能需要考慮曆史價格趨勢；在醫療領域，病人的病史和傢族史可能提供寶貴綫索。 除瞭介紹各種填補方法，本書還將重點關注填補策略的製定和效果評估。我們不會鼓勵讀者僅僅選擇一種方法，而是強調根據具體的數據特點、分析目標和計算資源來靈活組閤不同的填補策略。 填補策略的選擇框架： 本書將提供一個決策框架，幫助讀者係統地評估以下因素： 數據本身的特性： 數據量、變量類型、變量間的相關性、缺失的模式和比例。 分析目標： 是要進行描述性統計、預測建模、因果推斷，還是其他類型的分析？不同的分析目標對填補質量有不同的要求。 計算資源和時間限製： 某些高級填補方法可能計算成本較高。 對結果不確定性的容忍度： 多重填補尤其適閤需要量化不確定性的場景。 填補效果的評估： 填補的目的是為瞭更好地進行後續分析，因此評估填補效果至關重要。本書將介紹多種評估方法： 可視化檢查： 通過箱綫圖、散點圖、密度圖等，直觀地比較填補前後數據的分布和關係。 統計檢驗： 使用t檢驗、卡方檢驗等，檢查填補前後變量分布的差異是否顯著。 模型性能評估： 在填補後的數據上構建模型，並與原始數據（如果可能）或使用其他填補方法得到的結果進行比較，評估模型在預測精度、泛化能力等方麵的差異。 敏感性分析： 評估填補方法的變化對最終分析結果的影響程度。 本書的另一大亮點在於其實踐導嚮。我們將通過大量的實際案例，演示如何利用Python（如Pandas、Scikit-learn、Impyute、Statsmodels等庫）和R等流行的數據科學工具來實現各種填補方法。每一個案例都將包含詳細的代碼解釋，幫助讀者將理論知識轉化為可執行的操作。從數據加載、缺失值識彆，到模型選擇、參數調優，再到結果的解釋和可視化，我們將一步步引領讀者完成完整的填補流程。 此外，本書還將探討一些進階話題，例如： 處理時間序列數據的缺失： 專門討論適用於時間序列數據的填補技術，如滯後值填補、插值法（綫性、樣條插值）、以及基於時間序列模型的填補。 處理文本數據或圖像數據的缺失： 簡要介紹在非結構化數據中處理缺失信息的一些思路和方法。 缺失值與異常值的關係： 探討缺失值是否可能與異常值同時齣現，以及如何協同處理。 《數據修復的藝術：填補空白，重塑價值》的目標是成為一本數據科學工作者、統計學傢、研究人員以及任何需要處理和分析數據的專業人士的案頭必備指南。它不僅傳授技術，更培養一種嚴謹、靈活、批判性的數據思維。我們相信，通過掌握本書中的方法和理念，讀者將能夠更自信地應對數據挑戰，從看似“損壞”的數據中挖掘齣寶貴的見解，為各自的領域帶來更準確、更可靠的分析結果。數據缺失不再是無法逾越的障礙，而是通往更深層洞察的起點。

評分☆☆☆☆☆

從一名長期與數據打交道的工程師角度來看，一本好的方法論書籍，其價值很大程度上體現在其代碼示例和可復現性上。雖然我還沒有打開正文，但我強烈希望這本書中的方法論不僅僅是停留在數學公式的推導，而是能夠有清晰的、可執行的示例代碼作為支撐。如果是影印版，我希望注釋部分能對代碼的實現細節做充分的解釋，指齣不同編程語言或庫的差異，甚至可以討論在處理超大規模數據集時，這些靈活方法的計算效率問題。一個好的作者會預見到讀者的實踐睏惑，並在注釋中提前給齣“避坑指南”。如果它能提供一個統一的框架來管理不同插補方法的實驗和比較，那這本書的實用價值將大大提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀設計確實讓人眼前一亮，作為一本專業領域的圖書，它在視覺呈現上並沒有流於刻闆。封麵的設計很巧妙，采用瞭一種抽象的數據流動的視覺語言，隱約傳達瞭“填補”和“連接”的主題，盡管具體內容我還沒有深入研讀，但僅憑外觀，就已經感受到作者在圖書呈現上的用心。紙張的質感也相當不錯，拿在手裏沉甸甸的，感覺很紮實，這對於一本需要反復翻閱的工具書來說至關重要。內文的字體選擇和行距處理也體現瞭對讀者閱讀體驗的關注，行文的疏密得當，長時間閱讀下來眼睛也不會感到過於疲勞。當然，作為一本強調“靈活”的著作，我非常期待它在內容上能提供多樣化的視角和實用的案例，而不是局限於某種固定的模型或理論。從目前的初步印象來看，這本書在物理層麵上已經為讀者建立瞭一個非常舒適的知識探索平颱。

評分☆☆☆☆☆

我個人對這本書最感興趣的部分，是它標題中強調的“靈活填補方法”這一概念。在許多實際的數據分析場景中，數據缺失往往是非隨機的，且形式多樣，單一的插補技術往往會引入難以察覺的偏差。因此，我非常期待看到書中是如何定義和實現這種“靈活性”的。它是否涵蓋瞭基於機器學習的預測模型，還是更側重於貝葉斯框架下的多重插補？或者，它是否提供瞭一個決策樹或流程圖，指導使用者根據缺失數據的類型和程度來選擇最閤適的策略？如果書中能提供詳盡的條件判斷和每種方法的優缺點對比，那將是極其寶貴的資源。畢竟，在數據科學領域，“一把萬能鑰匙”是不存在的，真正的價值在於選擇“正確的鑰匙”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節結構似乎經過瞭深思熟慮，從目錄的梳理來看，它似乎采取瞭一種由淺入深、循序漸進的構建方式。我注意到它劃分瞭基礎理論、主流方法論、以及高級應用與挑戰這幾個主要部分，這暗示著它不僅僅停留在對現有技術的羅列，更可能深入探討瞭缺失數據背後的統計學和現實世界建模的復雜性。這種結構能很好地引導初學者建立起穩固的知識框架，同時也能讓有經驗的研究人員快速定位到他們感興趣的前沿課題。特彆是“影印注釋版”的標注，讓我對收錄的文獻資料和細節解釋抱有很高的期望，希望它能帶來原汁原味的學術深度，而不是經過過度簡化的二手解讀。我猜想，作者一定花費瞭大量精力來平衡學術的嚴謹性和實踐的可操作性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版時機也顯得非常關鍵。在當前大數據和人工智能蓬勃發展的背景下，數據清洗和預處理環節的重要性日益凸顯，而缺失值處理正是其中的核心難點。我希望作者能夠在新興的領域，比如時間序列數據、高維稀疏數據，或者半結構化數據中遇到的缺失問題上，提供一些前瞻性的見解。評價一本書的深度，往往要看它是否能超越經典的平均值/中位數替代法，進入到更復雜的因果推斷和信息論的範疇。這本書的英文影印注釋版定位，似乎也意味著它可能收錄瞭最新的國際研究成果，為國內的讀者架起瞭一座直接與前沿學術對話的橋梁。我期待它能為我們在處理那些“棘手”的數據集時，提供真正具有創新性的解決方案。