缺失数据

处理缺失数据问题的新策略占用了本专题论著的大部分篇幅。在缺失数据的条件下回顾最大似然估计，即ML估计，他以一个仔细筛选的美国大专院校毕业率的数据为例，解释了插补法的EM算法。后几章超越了ML方法，解释多重插补方法，并讨论了不可忽略的缺失数据。保罗·D·阿利森所著的《缺失数据》是最新的处理缺失数据的精心杰作，几乎所有的统计书籍都很少涉及这个主题。保罗·阿利森也睿智地提醒我们，缺失数据最佳的解决方法是“没有任何最佳解决方法”。但如果你也有这个问题且在寻求补救方法，那么就请阅读本书的内容。