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    本书介绍了针对社会科学研究中经常遇到的样本数据缺失的处理方法。样本数据缺失是指样本中出现各种统计变量的缺失,以往研究者喜欢将这种缺失认定为符合完全随机缺失的特性,但实际上这一假设并不一定能完全符合,往往只能符合随机缺失的特性,在对这种数据缺失进行处理时,往往会出现删除大量数据导致影响统计结果的问题。本书的主要内容在于介绍了在有缺失数据时如何进行最大似然估计的方法。除此之外,本书还对插补的EM算法、多重插补法等方法进行了介绍。并讨论了不可忽略的缺失数据。

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