【摘 要】
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随着大数据时代的到来,数据的缺失时许多实验和调查研究中普遍存在的问题.有许多原因会导致数据的缺失,例如调查过程中的无响应和数据收集过程中的失误等.数据的缺失会影响统
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随着大数据时代的到来,数据的缺失时许多实验和调查研究中普遍存在的问题.有许多原因会导致数据的缺失,例如调查过程中的无响应和数据收集过程中的失误等.数据的缺失会影响统计数据的质量,增加数据分析过程的复杂性,导致结果出现误差,从而降低统计工作的效率.成分数据是一类被广泛应用于地质学,社会结构和经济发展等方面的多维复杂数据,主要研究构成某个整体的各部分之间的比例.由于成分数据被其特殊的几何性质即“正则性”和“定和性”所限制,传统的缺失值填补方法不能直接应用于这类型的数据,因此本文提出了基于修正核函数和随机森林模型的两种处理成分数据中含有缺失值的方法,并利用相应的模拟实验和实例分析验证新方法的有效性.本文分为五章:第一章:介绍本文的选题背景以及数据缺失处理方法的国内外现状;第二章:给出了成分数据的定义及其运算,对现有的成分数据缺失值填补法进行回顾;第三章:针对单形空间中参数的难以估计问题,提出了基于两种修正核函数的成分数据缺失值填补法并通过实例分析和模拟实验验证该方法的准确性;第四章:针对高维数据提出了基于随机森林的成分数据缺失值填补法,通过实例分析和模拟实验验证该方法的准确性;第五章:总结概况本文的研究工作和结果,提出不足之处和待以解决的问题.
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