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基于MCMC的不完整数据插补方法研究

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摘要

数据分析过程中常出现数据不完整的情况,直接对其进行分析会造成结果出现偏差影响后续的决策判断.利用马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)方法从分布中近似抽样的特点用于对不完整数据的处理,实验证明当数据缺失比例不太高时该方法具有很好的插值效果.

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来源
《通讯世界》 |2016年第1期|265-266|共2页
作者
黄铉;
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作者单位

电子科技大学成都学院微电子系,四川成都610097;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般数理统计;
关键词
不完整数据; 马尔科夫蒙特卡洛(MCMC); 多重插值(MI);

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