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数据缺失替换SPSS方法

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本帖最后由 气象人xyy 于 2019-1-7 17:35 编辑

下载气象数据,特别是降水量或者日照时数时经常遇到数据部分缺失,或者以99999等非常规显示,说明此时数据缺失,没有统计到,那我们需要使用统计方法将其填补完整。
下面介绍一种我经常使用的一种方法,运用SPSS统计软件的“替换缺失值”,里面有5种替换方法:“序列均值法”、“临近点的均值法”、“临近点的中位数法”、“线性插值法”、“点处的线性趋势法”、我比较常用的是“线性插值法”:

线性插值(linear interpolation)一种插值方法.指以线性函数为插值函数的插值方法.

是过两个样点(xo , fo ) , }xl a fi)所作的代数插值.其插值多项式为


                               
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式中宁是在包含x,xo,x:的最小闭区间中的某一点.线性插值公式是最常用、最简单的插值公式.


SPSS 数据缺失值替换_页面_1.png SPSS 数据缺失值替换_页面_2.png SPSS 数据缺失值替换_页面_3.png SPSS 数据缺失值替换_页面_4.png








来自群组: 北京师范大学地学-气象

SPSS 数据缺失值替换.pdf

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 楼主| 发表于 2019-1-9 19:16:31 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
布衣知青 发表于 2019-1-9 11:20
数据仔细,方法实用!

是的,谢谢支持和关注。做科学首先就是对数据要处理准确,不能为了发paper而做科学,而是为了科学而发paper
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新浪微博达人勋

发表于 2019-1-9 11:20:46 | 显示全部楼层 |取消关注该作者的回复
数据仔细,方法实用!
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