数据分析中缺失值的处理

1. 数据分析中缺失值的处理

数据缺失在许多研究领域都是一个复杂的问题，对数据挖掘来说，缺失值的存在，造成了以下影响：
   1.系统丢失了大量的有用信息
   2.系统中所表现出的不确定性更加显著，系统中蕴涵的确定性成分更难把握
   3.包含空值的数据会使挖掘过程陷入混乱，导致不可靠的输出
  
 数据挖掘算法本身更致力于避免数据过分拟合所建的模型，这一特性使得它难以通过自身的算法去很好地处理不完整数据。因此，缺失值需要通过专门的方法进行推导、填充等，以减少数据挖掘算法与实际应用之间的差距。
                                          
 1.列表显示缺失值 mice包  md.pattern( )
  
 2.图形探究缺失值 VIM包
                                                                                                                          
 3.用相关性探索缺失值
  
 1.人工填写
   由于最了解数据的还是用户自己，因此这个方法产生数据偏离最小，可能是填充效果最好的一种。然而一般来说，该方法很费时，当数据规模很大、空值很多的时候，该方法是不可行的。
  
 2.特殊值填充
   将空值作为一种特殊的属性值来处理，它不同于其他的任何属性值。如所有的空值都用“unknown”填充。这样将形成另一个有趣的概念，可能导致严重的数据偏离，一般不推荐使用。
  
 3.平均值填充
   将信息表中的属性分为数值属性和非数值属性来分别进行处理。如果空值是数值型的，就根据该属性在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的属性值；如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值(即出现频率最高的值)来补齐该缺失的属性值。另外有一种与其相似的方法叫条件平均值填充法（Conditional Mean Completer）。在该方法中，缺失属性值的补齐同样是靠该属性在其他对象中的取值求平均得到，但不同的是用于求平均的值并不是从信息表所有对象中取，而是从与该对象具有相同决策属性值的对象中取得。这两种数据的补齐方法，其基本的出发点都是一样的，以最大概率可能的取值来补充缺失的属性值，只是在具体方法上有一点不同。与其他方法相比，它是用现存数据的多数信息来推测缺失值。
  
 4.热卡填充
   对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。该方法概念上很简单，且利用了数据间的关系来进行空值估计。这个方法的缺点在于难以定义相似标准，主观因素较多。
  
 5.K最近距离邻法
   先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。
   同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。假设X=(X1,X2…Xp)为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量，那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。
  
 6.使用所有可能的值填充
   用空缺属性值的所有可能的属性取值来填充，能够得到较好的补齐效果。但是，当数据量很大或者遗漏的属性值较多时，其计算的代价很大，可能的测试方案很多。
  
 7.组合完整化方法
   用空缺属性值的所有可能的属性取值来试，并从最终属性的约简结果中选择最好的一个作为填补的属性值。这是以约简为目的的数据补齐方法，能够得到好的约简结果；但是，当数据量很大或者遗漏的属性值较多时，其计算的代价很大。
  
 8.回归
   基于完整的数据集，建立回归方程（模型）。对于包含空值的对象，将已知属性值代入方程来估计未知属性值，以此估计值来进行填充，当变量不是线性相关或预测变量高度相关时会导致有偏差的估计（SPSS菜单里有这种方法）
  
 9.期望值最大化方法
   EM算法是一种在不完全数据情况下计算极大似然估计或者后验分布的迭代算法。在每一迭代循环过程中交替执行两个步骤：E步（Excepctaion step,期望步），在给定完全数据和前一次迭代所得到的参数估计的情况下计算完全数据对应的对数似然函数的条件期望；M步（Maximzation step，极大化步），用极大化对数似然函数以确定参数的值，并用于下步的迭代。算法在E步和M步之间不断迭代直至收敛，即两次迭代之间的参数变化小于一个预先给定的阈值时结束。该方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。（SPSS菜单里有这种方法）
  
 10.1多重插补原理
   多值插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。
                                          
 10.2多重填补在SPSS中的实现
   10.2.1缺失模式分析
   分析>多重归因>分析模式
                                          
 10.2.2缺失值的多重填充
   分析>多重归因>归因缺失数据值
                                                                                                                          
 10.2.3采用填充后的数据建模
                                          
 10.3多重填补在R中的实现（基于mice包）
                                          
 实例：
  
 11.C4.5方法
   通过寻找属性间的关系来对遗失值填充。它寻找之间具有最大相关性的两个属性，其中没有遗失值的一个称为代理属性，另一个称为原始属性，用代理属性决定原始属性中的遗失值。这种基于规则归纳的方法只能处理基数较小的名词型属性。
  
 就几种基于统计的方法而言，删除元组法和平均值填充法差于热卡填充法、期望值最大化方法和多重填充法；回归是比较好的一种方法，但仍比不上热卡填充和期望值最大化方法；期望值最大化方法缺少多重填补包含的不确定成分。值得注意的是，这些方法直接处理的是模型参数的估计而不是空缺值预测本身。它们合适于处理无监督学习的问题，而对有监督学习来说，情况就不尽相同了。譬如，你可以删除包含空值的对象用完整的数据集来进行训练，但预测时你却不能忽略包含空值的对象。另外，C4.5和使用所有可能的值填充方法也有较好的补齐效果，人工填写和特殊值填充则是一般不推荐使用的。
  
 补齐处理只是将未知值补以我们的主观估计值，不一定完全符合客观事实，在对不完备信息进行补齐处理的同时，我们或多或少地改变了原始的信息系统。而且，对空值不正确的填充往往将新的噪声引入数据中，使挖掘任务产生错误的结果。因此，在许多情况下，我们还是希望在保持原始信息不发生变化的前提下对信息系统进行处理。
   直接在包含空值的数据上进行数据挖掘，这类方法包括贝叶斯网络和人工神经网络等。
  
 贝叶斯网络是用来表示变量间连接概率的图形模式，它提供了一种自然的表示因果信息的方法，用来发现数据间的潜在关系。在这个网络中，用节点表示变量，有向边表示变量间的依赖关系。贝叶斯网络仅适合于对领域知识具有一定了解的情况，至少对变量间的依赖关系较清楚的情况。否则直接从数据中学习贝叶斯网的结构不但复杂性较高（随着变量的增加，指数级增加），网络维护代价昂贵，而且它的估计参数较多，为系统带来了高方差，影响了它的预测精度。当在任何一个对象中的缺失值数量很大时，存在指数爆炸的危险。人工神经网络可以有效的对付空值，但人工神经网络在这方面的研究还有待进一步深入展开。人工神经网络方法在数据挖掘应用中的局限性。
  
 多数统计方法都假设输入数据是完整的且不包含缺失值，但现实生活中大多数数据集都包含了缺失值。因此，在进行下一步分析前，你要么删除，要么用合理的数值代理它们，SPSS、R、Python、SAS等统计软件都会提供一些默认的处理缺失值方法，但这些方法可能不是最优的，因此，学习各种各样的方法和他们的分支就显得非常重要。Little和Rubin的《Sstatistical Analysis With Missing Data 》是缺失值领域里经典的读本，值得一看。

2. 数据分析中的缺失值处理

数据分析中的缺失值处理
没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果，数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时，可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中，往往缺失数据占有相当的比重。这时如果手工处理非常低效，如果舍弃缺失记录，则会丢失大量信息，使不完全观测数据与完全观测数据间产生系统差异，对这样的数据进行分析，你很可能会得出错误的结论。
造成数据缺失的原因
现实世界中的数据异常杂乱，属性值缺失的情况经常发全甚至是不可避免的。造成数据缺失的原因是多方面的：
信息暂时无法获取。例如在医疗数据库中，并非所有病人的所有临床检验结果都能在给定的时间内得到，就致使一部分属性值空缺出来。
信息被遗漏。可能是因为输入时认为不重要、忘记填写了或对数据理解错误而遗漏，也可能是由于数据采集设备的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障、一些人为因素等原因而丢失。
有些对象的某个或某些属性是不可用的。如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入状况等。
有些信息（被认为）是不重要的。如一个属性的取值与给定语境是无关。
获取这些信息的代价太大。
系统实时性能要求较高。即要求得到这些信息前迅速做出判断或决策。
对缺失值的处理要具体问题具体分析，为什么要具体问题具体分析呢？因为属性缺失有时并不意味着数据缺失，缺失本身是包含信息的，所以需要根据不同应用场景下缺失值可能包含的信息进行合理填充。下面通过一些例子来说明如何具体问题具体分析，仁者见仁智者见智，仅供参考：
“年收入”：商品推荐场景下填充平均值，借贷额度场景下填充最小值；
“行为时间点”：填充众数；
“价格”：商品推荐场景下填充最小值，商品匹配场景下填充平均值；
“人体寿命”：保险费用估计场景下填充最大值，人口估计场景下填充平均值；
“驾龄”：没有填写这一项的用户可能是没有车，为它填充为0较为合理；
”本科毕业时间”：没有填写这一项的用户可能是没有上大学，为它填充正无穷比较合理；
“婚姻状态”：没有填写这一项的用户可能对自己的隐私比较敏感，应单独设为一个分类，如已婚1、未婚0、未填-1。
缺失的类型
在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量。从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失。
完全随机缺失（missing completely at random,MCAR）：指的是数据的缺失是完全随机的，不依赖于任何不完全变量或完全变量，不影响样本的无偏性。如家庭地址缺失。
随机缺失(missing at random,MAR)：指的是数据的缺失不是完全随机的，即该类数据的缺失依赖于其他完全变量。例如财务数据缺失情况与企业的大小有关。
非随机缺失(missing not at random,MNAR)：指的是数据的缺失与不完全变量自身的取值有关。如高收入人群的不原意提供家庭收入。
对于随机缺失和非随机缺失,删除记录是不合适的,随机缺失可以通过已知变量对缺失值进行估计；而非随机缺失还没有很好的解决办法。
说明:对于分类问题，可以分析缺失的样本中，类别之间的比例和整体数据集中，类别的比例
缺失值处理的必要性
数据缺失在许多研究领域都是一个复杂的问题。对数据挖掘来说，缺省值的存在，造成了以下影响：
系统丢失了大量的有用信息；
系统中所表现出的不确定性更加显著，系统中蕴涵的确定性成分更难把握；
包含空值的数据会使挖掘过程陷入混乱，导致不可靠的输出。
数据挖掘算法本身更致力于避免数据过分拟合所建的模型，这一特性使得它难以通过自身的算法去很好地处理不完整数据。因此，缺省值需要通过专门的方法进行推导、填充等，以减少数据挖掘算法与实际应用之间的差距。
缺失值处理方法的分析与比较
处理不完整数据集的方法主要有三大类：删除元组、数据补齐、不处理。
删除元组
也就是将存在遗漏信息属性值的对象（元组，记录）删除，从而得到一个完备的信息表。这种方法简单易行，在对象有多个属性缺失值、被删除的含缺失值的对象与初始数据集的数据量相比非常小的情况下非常有效，类标号缺失时通常使用该方法。
然而，这种方法却有很大的局限性。它以减少历史数据来换取信息的完备，会丢弃大量隐藏在这些对象中的信息。在初始数据集包含的对象很少的情况下，删除少量对象足以严重影响信息的客观性和结果的正确性；因此，当缺失数据所占比例较大，特别当遗漏数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而引出错误的结论。
说明:删除元组，或者直接删除该列特征，有时候会导致性能下降。
数据补齐
这类方法是用一定的值去填充空值，从而使信息表完备化。通常基于统计学原理，根据初始数据集中其余对象取值的分布情况来对一个缺失值进行填充。数据挖掘中常用的有以下几种补齐方法：
人工填写（filling manually）
由于最了解数据的还是用户自己，因此这个方法产生数据偏离最小，可能是填充效果最好的一种。然而一般来说，该方法很费时，当数据规模很大、空值很多的时候，该方法是不可行的。
特殊值填充（Treating Missing Attribute values as Special values）
将空值作为一种特殊的属性值来处理，它不同于其他的任何属性值。如所有的空值都用“unknown”填充。这样将形成另一个有趣的概念，可能导致严重的数据偏离，一般不推荐使用。
平均值填充（Mean/Mode Completer）
将初始数据集中的属性分为数值属性和非数值属性来分别进行处理。
如果空值是数值型的，就根据该属性在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的属性值；
如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值(即出现频率最高的值)来补齐该缺失的属性值。与其相似的另一种方法叫条件平均值填充法（Conditional Mean Completer）。在该方法中，用于求平均的值并不是从数据集的所有对象中取，而是从与该对象具有相同决策属性值的对象中取得。
这两种数据的补齐方法，其基本的出发点都是一样的，以最大概率可能的取值来补充缺失的属性值，只是在具体方法上有一点不同。与其他方法相比，它是用现存数据的多数信息来推测缺失值。
热卡填充（Hot deck imputation，或就近补齐）
对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。该方法概念上很简单，且利用了数据间的关系来进行空值估计。这个方法的缺点在于难以定义相似标准，主观因素较多。
K最近距离邻法（K-means clustering）
先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。
使用所有可能的值填充（Assigning All Possible values of the Attribute）
用空缺属性值的所有可能的属性取值来填充，能够得到较好的补齐效果。但是，当数据量很大或者遗漏的属性值较多时，其计算的代价很大，可能的测试方案很多。
组合完整化方法（Combinatorial Completer）
用空缺属性值的所有可能的属性取值来试，并从最终属性的约简结果中选择最好的一个作为填补的属性值。这是以约简为目的的数据补齐方法，能够得到好的约简结果；但是，当数据量很大或者遗漏的属性值较多时，其计算的代价很大。
回归（Regression）
基于完整的数据集，建立回归方程。对于包含空值的对象，将已知属性值代入方程来估计未知属性值，以此估计值来进行填充。当变量不是线性相关时会导致有偏差的估计。
期望值最大化方法（Expectation maximization，EM）
EM算法是一种在不完全数据情况下计算极大似然估计或者后验分布的迭代算法。在每一迭代循环过程中交替执行两个步骤：E步（Excepctaion step,期望步），在给定完全数据和前一次迭代所得到的参数估计的情况下计算完全数据对应的对数似然函数的条件期望；M步（Maximzation step，极大化步），用极大化对数似然函数以确定参数的值，并用于下步的迭代。算法在E步和M步之间不断迭代直至收敛，即两次迭代之间的参数变化小于一个预先给定的阈值时结束。该方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。
多重填补（Multiple Imputation，MI）
多重填补方法分为三个步骤：
为每个空值产生一套可能的填补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都被用来填补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合。
每个填补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。
对来自各个填补数据集的结果进行综合，产生最终的统计推断，这一推断考虑到了由于数据填补而产生的不确定性。该方法将空缺值视为随机样本，这样计算出来的统计推断可能受到空缺值的不确定性的影响。该方法的计算也很复杂。
C4.5方法
通过寻找属性间的关系来对遗失值填充。它寻找之间具有最大相关性的两个属性，其中没有遗失值的一个称为代理属性，另一个称为原始属性，用代理属性决定原始属性中的遗失值。这种基于规则归纳的方法只能处理基数较小的名词型属性。
就几种基于统计的方法而言，删除元组法和平均值法差于热卡填充法、期望值最大化方法和多重填充法；回归是比较好的一种方法，但仍比不上hot deck和EM；EM缺少MI包含的不确定成分。值得注意的是，这些方法直接处理的是模型参数的估计而不是空缺值预测本身。它们合适于处理无监督学习的问题，而对有监督学习来说，情况就不尽相同了。譬如，你可以删除包含空值的对象用完整的数据集来进行训练，但预测时你却不能忽略包含空值的对象。另外，C4.5和使用所有可能的值填充方法也有较好的补齐效果，人工填写和特殊值填充则是一般不推荐使用的。
不处理
补齐处理只是将未知值补以我们的主观估计值，不一定完全符合客观事实，在对不完备信息进行补齐处理的同时，我们或多或少地改变了原始的信息系统。而且，对空值不正确的填充往往将新的噪声引入数据中，使挖掘任务产生错误的结果。因此，在许多情况下，我们还是希望在保持原始信息不发生变化的前提下对信息系统进行处理。
不处理缺失值，直接在包含空值的数据上进行数据挖掘的方法包括贝叶斯网络和人工神经网络等。
贝叶斯网络提供了一种自然的表示变量间因果信息的方法，用来发现数据间的潜在关系。在这个网络中，用节点表示变量，有向边表示变量间的依赖关系。贝叶斯网络仅适合于对领域知识具有一定了解的情况，至少对变量间的依赖关系较清楚的情况。否则直接从数据中学习贝叶斯网的结构不但复杂性较高（随着变量的增加，指数级增加），网络维护代价昂贵，而且它的估计参数较多，为系统带来了高方差，影响了它的预测精度。
人工神经网络可以有效的对付缺失值，但人工神经网络在这方面的研究还有待进一步深入展开。
知乎上的一种方案：
4.把变量映射到高维空间。比如性别，有男、女、缺失三种情况，则映射成3个变量：是否男、是否女、是否缺失。连续型变量也可以这样处理。比如Google、百度的CTR预估模型，预处理时会把所有变量都这样处理，达到几亿维。这样做的好处是完整保留了原始数据的全部信息、不用考虑缺失值、不用考虑线性不可分之类的问题。缺点是计算量大大提升。
而且只有在样本量非常大的时候效果才好，否则会因为过于稀疏，效果很差。
总结
大多数数据挖掘系统都是在数据挖掘之前的数据预处理阶段采用第一、第二类方法来对空缺数据进行处理。并不存在一种处理空值的方法可以适合于任何问题。无论哪种方式填充，都无法避免主观因素对原系统的影响，并且在空值过多的情形下将系统完备化是不可行的。从理论上来说，贝叶斯考虑了一切，但是只有当数据集较小或满足某些条件（如多元正态分布）时完全贝叶斯分析才是可行的。而现阶段人工神经网络方法在数据挖掘中的应用仍很有限。值得一提的是，采用不精确信息处理数据的不完备性已得到了广泛的研究。不完备数据的表达方法所依据的理论主要有可信度理论、概率论、模糊集合论、可能性理论，D-S的证据理论等。

3. 不小心删除了回归分析前的数据 现在只有回归分析后的结果，想弄回原始数据

亲，您好，已为您查询到,不小心删除了回归分析前的数据 现在只有回归分析后的结果，想弄回原始数据答：右键鼠标删除：比较普遍的就是用鼠标右键来删除，选中需要删除的文件后通过点击鼠标的右键进行删除，不过这种删除方式想要找回是非常简单的，因为通过这种删除方式删除的文件都会在回收站中出现，因此可以在回收站内轻易还原。快捷键删除：第2个方法是用快捷键“shift+delete”删除，这种删除方式也是很多人常用的，但是通过这个方式删除的文件是不会转移到回收站的，删除之后可以说你在整个电脑都无法找得到肉眼见得到的痕迹。清空回收站：这个方法其实和第1个删除方式串联的，因为很多人通过右键删除之后会习惯性的去情况回收站，而这样做的后果和第2个删除方式是一样的。【摘要】
不小心删除了回归分析前的数据 现在只有回归分析后的结果，想弄回原始数据【提问】
亲，您好，已为您查询到,不小心删除了回归分析前的数据 现在只有回归分析后的结果，想弄回原始数据答：右键鼠标删除：比较普遍的就是用鼠标右键来删除，选中需要删除的文件后通过点击鼠标的右键进行删除，不过这种删除方式想要找回是非常简单的，因为通过这种删除方式删除的文件都会在回收站中出现，因此可以在回收站内轻易还原。快捷键删除：第2个方法是用快捷键“shift+delete”删除，这种删除方式也是很多人常用的，但是通过这个方式删除的文件是不会转移到回收站的，删除之后可以说你在整个电脑都无法找得到肉眼见得到的痕迹。清空回收站：这个方法其实和第1个删除方式串联的，因为很多人通过右键删除之后会习惯性的去情况回收站，而这样做的后果和第2个删除方式是一样的。【回答】
我怎么通过表格里回归分析后的数据还原回来啊【提问】
【提问】
亲1、首先打开Excel之后，在菜单栏找到“文件”并点击。2、点击左边的“选项”按钮。3、在弹出的“Excel选项”窗口中，点击“保存”选项，将“保存自动恢复信息时间间隔10分钟”，设置为1分钟。4、找到自动恢复文件位置。5、进入该文件夹，点击要恢复的文档，即可查看以前的存档文件。【回答】
这个不在我的电脑上【提问】
亲这个只能用自己电脑上进行操作的【回答】
我电脑上只有这个表 别的数据在学校我在外地过不去【提问】
亲这个是不可以的，这个是必须得用自己的电脑才可以操作的【回答】
就是用spss【提问】
或者wps【提问】
亲没办法这样子操作的【回答】

4. 数据有缺失值,SPSS做回归的时候 这些缺失值会自动加进去吗

一条记录列入的变量假如有缺失值，就自动不纳入分析了。
缺失值处理方法：
1、分类变量：若分组分析，选择相应的分组变量，在“最大类别”输入最大的分类数，默认25，超过规定分类数则不进行分析。“个案标签”选择一定变量作为标记变量，也不可不选择。
2、“模式”：“按照缺失值模式分组的表格个案”：以表格形式列出每个变量各种缺失方式的缺失例数。“按照缺失值模式对变量排序”：缺失率太小的缺失方式不予显示，系统默认1%。
3、“单变量统计分析”：给出每个变量的未缺失数、缺失数与缺失率，对于“定量变量”给出均数、标准差及极端值个数等。“百分比不匹配”：以矩阵形式给出每一对变量不匹配（其中一个变量缺失而另一个变量不缺失）例数占总例数的百分比，对角线位置上即为单个变量的缺失率。“T检验”：按照缺失指示变量将各计量变量分为两组，用T检验比较两组均数有无差别，助于判断变量是否为完全随机缺失。“交叉表”：按各分类变量分类给出其他变量的缺失数和缺失率及每种缺失方式的比例。缺失率太小的不予显示，默认为5%。
4、“估计”：估计含有缺失值的变量的均数、相关阵和协方差矩阵。按列表：各入选变量均无缺失值的观察单位参加估计。成对：所有入选变量两两匹配，每对变量无缺失值的观察单位参加估计。EM（Expectation-Maximization）：期望-最大似然估计法，采用迭代法建模.关于EM建模法，先利用未缺失值建模估计缺失值的期望值，然后迭代计算，用最大似然估计法重新估计参数。回归：多元线性回归估计缺失值，给出被预测值的均数、协方差阵即相关阵

EM：正太分布是系统默认的；混合正太分布，两个分布混合比例，在0-1之间，标准差的比值，取值大于0，余下的值用户自己定义；假定服从t分布，自由度用户自己定义。最大迭代次数为系统默认25。回归：四个选项中选择一个作为回归模型中的误差项，系统默认随机抽取未缺失数据的残差作误差项。

5. 数据分析中的回归分析要注意哪些问题

1.作相关与回归分析要有实际意义，不要把毫无关联的两个事物或两种现象作相关、回归分析。

2.两事物或现象间有相关，不一定有回果关系，也可能仅是伴随关系。但是，如果两事物或现象间存在因果关系，则两者必然是相关的。医学|教育|网搜集整理

3.相关与回归分析所说明的问题是不同的，但又是有联系的。相关表示相互关系，回归表示从属关系。可以证明，同一批资料所算得的r与b的检验统计量（tr，tb）是相同的，如本章的案例前后算得的tr=tb=4.14.由于相关系数的计算及假设检验比较方便，故可用相关系数的显着性检验取代回归系数的显着性检验。事实上在作回归分析之前，一般先作相关分析，而只有在确定了两变量间有直线关系的前提下，求回归方程及回归线才有意义。

4.相关与回归的应用，仅限于原实测数据的范围内，而不能随意外推。因为不知道在此范围之外，两变量间是否仍存在同样的直线关系。如果确有进行外推的充分根据和需要，亦应十分慎重。

5.在X与Y均呈正态变量时的加归分析中，由X 推算Y与由Y推算X的回归系数及回归方程是不同的，切勿混淆。【摘要】
数据分析中的回归分析要注意哪些问题【提问】
1.作相关与回归分析要有实际意义，不要把毫无关联的两个事物或两种现象作相关、回归分析。

2.两事物或现象间有相关，不一定有回果关系，也可能仅是伴随关系。但是，如果两事物或现象间存在因果关系，则两者必然是相关的。医学|教育|网搜集整理

3.相关与回归分析所说明的问题是不同的，但又是有联系的。相关表示相互关系，回归表示从属关系。可以证明，同一批资料所算得的r与b的检验统计量（tr，tb）是相同的，如本章的案例前后算得的tr=tb=4.14.由于相关系数的计算及假设检验比较方便，故可用相关系数的显着性检验取代回归系数的显着性检验。事实上在作回归分析之前，一般先作相关分析，而只有在确定了两变量间有直线关系的前提下，求回归方程及回归线才有意义。

4.相关与回归的应用，仅限于原实测数据的范围内，而不能随意外推。因为不知道在此范围之外，两变量间是否仍存在同样的直线关系。如果确有进行外推的充分根据和需要，亦应十分慎重。

5.在X与Y均呈正态变量时的加归分析中，由X 推算Y与由Y推算X的回归系数及回归方程是不同的，切勿混淆。【回答】