缺失数据处理的期望-极大化算法与马尔可夫蒙特卡洛方法
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1 引言
心理学研究常需对大量资料进行统计处理，经典的统计方法与理论的建立大都是以完全数据为基础的。然而在实践中，通过观察、实验和测验等方法收集数据时，各类原因使得某些数据无法获得的现象时有发生。此时，标准的统计方法已经不能够直接应用到这些缺失数据(Missing Data)的统计分析。而且，不同的缺失数据处理方法对处理结果产牛不同的影响(J0nes，1996；Rubin，1987)。因此，研究需要合理地分析缺失数据，更加充分地利用已有资料，进而获得科学的信息与推断。
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