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《混合型缺失数据的填补方法研究》

一、引言

在大数据时代，数据缺失是一个普遍存在的问题。混合型缺失数据，即同时包含完全随机缺失（MissingatRandom,MAR）和非随机缺失（NotMissingatRandom,NMAR）的数据，在各类研究领域中屡见不鲜。混合型缺失数据的存在往往会对数据分析的准确性、可靠性和有效性产生负面影响。因此，如何有效地填补混合型缺失数据成为了数据预处理领域的一个重要课题。本文旨在探讨混合型缺失数据的性质、影响及其填补方法，为相关领域的研究者提供一定的参考。

二、混合型缺失数据的性质与影响

混合型缺失数据是指在数据集中，某些变量的值缺失，且这些缺失