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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です（原文：卒論 統計処理 欠損値の扱い）
卒論の統計処理：欠損値の扱いとは？
このQ&Aのポイント
- 卒論の統計処理において、どのデータを扱い、どのデータを扱わないかについて検討する必要があります。
- 例えば、100人のデータを取得し、その中で欠損値が存在する場合、欠損値の扱い方を決めることが重要です。
- データの欠損値によって、分析結果や考察が変わる可能性があるため、適切な処理方法を選ぶ必要があります。
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質問者が選んだベストアンサー
> 日本語でおすすめの本があれば 少し調べたらこれが出て来ました。私は読んでません。 岩崎学 不完全データの統計解析 エコノミスト社 2010
その他の回答 (2)
- ur2c
- ベストアンサー率63% (264/416)
回答No.2
欠損値の扱いはいろいろ考えられていて、今では統計的にかなりうまく処理できます。やりかたは、たとえば参考 URL の本に書いてあります。日本語の本もあるはずです。missing data, data augmentation algorithms, imputation とかで検索してみてください。
質問者
お礼
ありがとうございます。 できれば日本語でおすすめの本があれば紹介していただきたいのですが。。。
noname#157574
回答No.1
人数を統一する必要はないと考えます。
質問者
お礼
ありがとうございます。 しかし、何を根拠にそのようにおっしゃるのか知りたいです。。。
お礼
すばやい回答ありがとうございます。 参考にしてみたいと思います。