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针对成分数据中的零值或近似零值,导致对成分数据作对数比变换后出现了缺失数据的现象,提出了一种基于均值插补法的修正EM算法来估计变换后的缺失数据.该方法首先对缺失数据所在列中的数据用Bootstrap方法反复抽样,然后用抽样得到的样本均值作为EM算法的初始值来估计缺失数据,最后将缺失数据的估计值代入对数比变换的逆变换求得原始成分数据零值的近似估计.实验结果表明:在误差允许的范围内,基于均值插补法的修正EM算法计算量少,操作简单,因此对于数据量大或者缺失率高的数据不失为一个好的插补法. 相似文献
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为描述潜伏期、隔离期、治疗期等时期,建立了一类具有时滞效应的差分方程模型,利用最小二乘法估计参数,进行参数敏感性分析,研究山西省COVID-19疫情发展.结果表明,无症状感染者传染率不大,潜伏者和有症状感染者是山西省COVID-19的主要传播者;但无症状感染者也不容忽视,若将其严格控制,确诊人数将降低10.53％;政府... 相似文献
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