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Showing Revision 1 created 05/21/2014 by K2480.

  1. データがあまり多くない場合や
  2. 欠損値を除去すると標本の代表性が損なわれる場合は
  3. 欠損値を含むデータ群を除去する方法は
    適切ではないでしょう
  4. 解析の統計的な有効性に
    大きな影響を及ぼす可能性があるためです
  5. そのような場合は データ中の欠損値を
    科学的に推測する方法が適切でしょう
  6. 欠損値を概算するこの方法は補完と呼ばれています
  7. 欠損値を補完するには様々な方法があります
  8. 新たな手法も次々に開発されています
  9. ここでは欠損値を補完する
    比較的簡単な方法を紹介しましょう
  10. 補完は非常に難しい手法です
  11. これから紹介する方法ではそれぞれ
  12. データセットに
    ある程度のバイアスや不正確さが生じます
  13. ここではごく簡単な補完方法を紹介しますが
  14. もっと複雑で妥当性の高い方法も存在します