軟插補演算法

⑴ 幾種常見的缺失數據插補方法

()案剔除(ListwiseDeletion)見、簡單處理缺失數據用案剔除(listwisedeletion)統計軟體(SPSSSAS)默認缺失值處理種任何變數含缺失數據相應案析剔除缺失值所佔比例比較十效至於具體缺失比例算比例專家意見存較差距者認應5%者認20%即種卻局限性減少本量換取信息完備造資源量浪費丟棄量隱藏些象信息本量較情況刪除少量象足嚴重影響數據客觀性結確性缺失數據所佔比例較特別缺數據非隨機布種能導致數據發偏離錯誤結論(二)均值替換(MeanImputation)變數十重要所缺失數據量較龐候案剔除遇困難許用數據同剔除圍繞著問題研究者嘗試各種各辦其均值替換(meanimputation)我變數屬性數值型非數值型別進行處理缺失值數值型根據該變數其所象取值平均值填充該缺失變數值;缺失值非數值型根據統計眾數原理用該變數其所象取值數值補齊該缺失變數值種產偏估計所並推崇均值替換種簡便、快速缺失數據處理使用均值替換插補缺失數據該變數均值估計產影響種建立完全隨機缺失(MCAR)假設且造變數差標准差變(三)熱卡填充(Hotdecking)於包含缺失值變數熱卡填充資料庫找與相似象用相似象值進行填充同問題能選用同標准相似進行判定見使用相關系數矩陣確定哪變數(變數Y)與缺失值所變數(變數X)相關所案按Y取值進行排序變數X缺失值用排缺失值前案數據代替與均值替換相比利用熱卡填充插補數據其變數標准差與插補前比較接近歸程使用熱卡填充容易使歸程誤差增參數估計變穩定且種使用便比較耗(四)歸替換(RegressionImputation)歸替換首先需要選擇若干預測缺失值自變數建立歸程估計缺失值即用缺失數據條件期望值缺失值進行替換與前述幾種插補比較該利用資料庫盡量信息且些統計軟體(Stata)已經能夠直接執行該功能該諸弊端第雖偏估計卻容易忽視隨機誤差低估標准差其未知性質測量值且問題隨著缺失信息增變更加嚴重第二研究者必須假設存缺失值所變數與其變數存線性關系候種關系存(五)重替代(MultipleImputation)重估算由Rubin等於1987建立起種數據擴充統計析作簡單估算改進產物首先重估算技術用系列能值替換每缺失值反映替換缺失數據確定性用標准統計析程替換產若干數據集進行析自於各數據集統計結進行綜合總體參數估計值由於重估算技術並用單值替換缺失值試圖產缺失值隨機本種反映由於數據缺失導致確定性能夠產更加效統計推斷結合種研究者比較容易舍棄任何數據情況缺失數據未知性質進行推斷NORM統計軟體較簡便操作該

⑵ 幾種常見的缺失數據插補方法

（一）個案剔除法(Listwise Deletion)
最常見、最簡單的處理缺失數據的方法是用個案剔除法(listwise
deletion)，也是很多統計軟體（如SPSS和SAS）默認的缺失值處理方法。在這種方法中如果任何一個變數含有缺失數據的話，就把相對應的個案從分析中剔除。如果缺失值所佔比例比較小的話，這一方法十分有效。至於具體多大的缺失比例算是「小」比例，專家們意見也存在較大的差距。有學者認為應在5%以下，也有學者認為20%以下即可。然而，這種方法卻有很大的局限性。它是以減少樣本量來換取信息的完備，會造成資源的大量浪費，丟棄了大量隱藏在這些對象中的信息。在樣本量較小的情況下，刪除少量對象就足以嚴重影響到數據的客觀性和結果的正確性。因此，當缺失數據所佔比例較大，特別是當缺數據非隨機分布時，這種方法可能導致數據發生偏離，從而得出錯誤的結論。
（二）均值替換法(Mean Imputation)
在變數十分重要而所缺失的數據量又較為龐大的時候，個案剔除法就遇到了困難，因為許多有用的數據也同時被剔除。圍繞著這一問題，研究者嘗試了各種各樣的辦法。其中的一個方法是均值替換法(mean
imputation)。我們將變數的屬性分為數值型和非數值型來分別進行處理。如果缺失值是數值型的，就根據該變數在其他所有對象的取值的平均值來填充該缺失的變數值；如果缺失值是非數值型的，就根據統計學中的眾數原理，用該變數在其他所有對象的取值次數最多的值來補齊該缺失的變數值。但這種方法會產生有偏估計，所以並不被推崇。均值替換法也是一種簡便、快速的缺失數據處理方法。使用均值替換法插補缺失數據，對該變數的均值估計不會產生影響。但這種方法是建立在完全隨機缺失（MCAR）的假設之上的，而且會造成變數的方差和標准差變小。
（三）熱卡填充法（Hotdecking）
對於一個包含缺失值的變數，熱卡填充法在資料庫中找到一個與它最相似的對象，然後用這個相似對象的值來進行填充。不同的問題可能會選用不同的標准來對相似進行判定。最常見的是使用相關系數矩陣來確定哪個變數（如變數Y）與缺失值所在變數（如變數X）最相關。然後把所有個案按Y的取值大小進行排序。那麼變數X的缺失值就可以用排在缺失值前的那個個案的數據來代替了。與均值替換法相比，利用熱卡填充法插補數據後，其變數的標准差與插補前比較接近。但在回歸方程中，使用熱卡填充法容易使得回歸方程的誤差增大，參數估計變得不穩定，而且這種方法使用不便，比較耗時。
（四）回歸替換法(Regression Imputation)
回歸替換法首先需要選擇若干個預測缺失值的自變數，然後建立回歸方程估計缺失值，即用缺失數據的條件期望值對缺失值進行替換。與前述幾種插補方法比較，該方法利用了資料庫中盡量多的信息，而且一些統計軟體（如Stata）也已經能夠直接執行該功能。但該方法也有諸多弊端，第一，這雖然是一個無偏估計，但是卻容易忽視隨機誤差，低估標准差和其他未知性質的測量值，而且這一問題會隨著缺失信息的增多而變得更加嚴重。第二，研究者必須假設存在缺失值所在的變數與其他變數存在線性關系，很多時候這種關系是不存在的。
（五）多重替代法(Multiple Imputation)
多重估算是由Rubin等人於1987年建立起來的一種數據擴充和統計分析方法，作為簡單估算的改進產物。首先，多重估算技術用一系列可能的值來替換每一個缺失值，以反映被替換的缺失數據的不確定性。然後，用標準的統計分析過程對多次替換後產生的若干個數據集進行分析。最後，把來自於各個數據集的統計結果進行綜合，得到總體參數的估計值。由於多重估算技術並不是用單一的值來替換缺失值，而是試圖產生缺失值的一個隨機樣本，這種方法反映出了由於數據缺失而導致的不確定性，能夠產生更加有效的統計推斷。結合這種方法，研究者可以比較容易地，在不舍棄任何數據的情況下對缺失數據的未知性質進行推斷。NORM統計軟體可以較為簡便地操作該方法

⑶ 基準脈沖插補法和數據采樣插補法各有什麼特點

基準脈沖插補法在插補計算過程中不斷地向各個坐標軸發出相互協調的進給脈沖，驅動各坐標軸進給電動機的運動。實現方法比較簡單，既可以用硬體來實現，也可以用軟體來實現。數據采樣插補法採用軟體插補法，其輸出的插補結果不是脈沖，而是數據。數控系統定時地對位置檢測進行采樣，采樣數據與插補程序所產生的指令數據相比較以後，得到位置偏差，經伺服驅動控制伺服電動機

⑷ 什麼是採用插補點技術

插補技術。實際上就是將得到的圖像放大，由於感光板的像素數不可能增多，取全部畫面中間一部分放大後填充全部換面，不足的像素採用插補計算填充。所謂插補技術，是將要插補點的周圍各點的數值為依據，經過專門的函數計算，得到插補點的值。這個計算是通過軟體來完成的。所以在像片中，該點並非是真實地反映，往往與實際有較大的差異，還有一種，相機本身的感光板像素數只有某一數值，而在指標中卻標出大大大於該數值的值，實際也是使用了軟體插補後得到的。在簡易廉價性的機子中往往使用了這種頗具欺騙性的表示法，應該注意。

⑸ cnc系統的插補計算一般採用軟體插補和硬體插補相結合的辦法，即什麼'

圓弧插補目前可分為硬體圓弧插補和軟體圓弧插補；
硬體圓弧插補是指在運動控制晶元上已集成了圓弧插補演算法，無需額外用軟體演算法實現
機械手在需要兩軸或兩軸以上配合走出一條勻速直線軌跡時需要用到直線插補；
目前軟體圓弧插補的演算法也是將圓弧細分成相應數量的短直線，然後以直線插補的模式運行的