遗漏值处理(ppt文档)

数据来源：国家外汇管理局
• 根据国际惯例,以净误差与遗漏项和当年货
物进出口贸易总额(TMT,Total Merchandise Trade)的比值为标准,以5%为警戒临界值, 当这个比值小于5%的净误差与遗漏被认为 是可以接受的。因此，除了少数几年以外， 我国的净误差与遗漏项都在接受范围内。
• 我国国际收支平衡表中的错误与遗漏长期
基本合理误差 区间 ±9891.6 ±11908.5 ±14130.95 ±15955.911 ±16022.238 ±17672.559 ±23189.383 ±24906.642 ±30356.753
年份 净误差与遗 漏项
2003 18422.347 2004 27045.082 2005 -16766.227 2006 -12948.867 2007 16402.232 2008 -26093.843 2009 -43500
• 以上这些原因，导致国际社会对人民币升值的
预期非常强烈，这就使得大量的国际投机资本 通过各种渠道进入我国，国际“热钱”的涌入 不仅中和了资本外逃的影响，而且在国际收支 平衡表的误差与遗漏项目的贷方科目中得到了 反映。在2005年7月我国宣布改革人民币汇率形 成机制，并且将人民币兑美元的汇率法定升值 以后，这些投机资本获利后，马上从我国撤走， 这就使得自2005年开始，误差与遗漏项目又变 为借方。由于我国的资本项目没有开放，因此 这些资本的流动只能通过一些地下或非法渠道， 这些在国际收支平衡表的正常统计中是难以反 映出来的，因此最终只能在误差与遗漏中得到 表现。
• 一、统计数据来源多样导致的误差。国际
收支平衡表编制使用的数据来自于多个部 门和不同的统计系统。各部门的统计与国 际收支统计在概念、口径、记录原则上不 尽相同，因此将这些数据汇总在国际收支 平衡表中就可能形成误差与遗漏。

数据检验适用的规则
模糊性检验
√规则七：不能进行完整性、原则性检验的情况下，必须进行模糊性检验。
√规则八：规则七不成立时，根据系统的重要程度决定是否进行模糊性检验。系统的重要程度及哪
些系统要进行模糊性检验由客户方确定。 逻辑性检验
√规则九：本表的字段与其它表中的字段具有相同的业务含义，不同的统 计口 径，存在汇总关系，且两张表的数据不是经同一数据源加工得到。满足此条件时必须 进行逻辑性检验。
4 数据质量归类 1√规、则表八中：不规包则含七字不段成与立其时他，表根中据的系字统段的具重有要相程同度的决业定务是含否义进、行统模计糊口性径检。验。
表满统足计 此商条业件企时业必分须卷进烟行规逻格辑的性系检统验外。批发销售量、系统外零售量、期末商业库存数据。
步数骤据九 必须确能定够数满据足的这模种糊数性据检之验间规的则关联关系，而不能够相互矛盾。
原则性检验
√规则四：HDS数据表中可以确定取值范围的字段必须进行原则性检验。
逻辑性检验
√规则五：单表或多个表内的字段具有相同的业务含义，不同的统计口径，且存在汇总关系。满足 此条件时必须进行逻辑性检验。
√规则六：本表的字段与其他表中的字段的业务含义、统计口径相同。满足此条件 时必须进行逻辑性检验。 √规则七：单表或多个表内的字段具有不同的业务含义，相同的统计口径，在业 务上有逻辑公式成立。满足此条件时必须进行逻辑性检验。
4、数据校验－原则性检验
数据校验的原则性检验报异常时应停止ETL加载过程，不需要再进行后续的检验
5、数据源－时效性检验、数据源－逻辑性检验、数据校验－时效性检验、
数据校验－模糊性检验、数据校验－逻辑性检验 这五类检验方法报异常时，ETL加载正常进行，但需要给出预警提示

观察指标
CPOT评分
CPOT总分为0—8分，评分>3分为判定疼痛的截止值(cutoff值)，敏感度为75．4％，特异度为64％。 ICU内机械通气患者是疼痛的高危人群，由于气管插管不能有效表达，疼痛常常被忽视。有研究显示，超过82％的患者转出ICU后能回忆与气管插管相关的痛苦经历，而当时并未被及时发现并处理。 重要原因是缺乏能够发现并对疼痛进行相对客观评估的工具。 CPOT是目前为数不多的适合ICU机械通气患者使用的疼痛评估工具。
ICU常用评估量表
应用评估量表的意义
为临床提供量化，公平的指证 评价疾病严重程度 预测疾病风险及预后 查找病人风险因素，有针对性给予预防 护理措施的有效性评价 进行质量控制，资源分配
一、Glasgow昏迷评分 二、疼痛级别评估法 三、镇静评估 四、谵妄评估 五、压疮风险评估
ICU常用评估量表
一、Glasgow昏迷评分
3
面部完全绷紧（比如眼睑紧闭）
4
做鬼脸，表情疼痛
上肢
1
无活动
2
部分弯动（移动身体或很小心的移动身体）
3
完全弯曲（手指伸展）
4
肢体处于一种紧张状态permanently retracted
呼吸机的顺应性
1
耐受良好
2
大多数时候耐受良好，偶有呛咳
3
人机对抗
4
没法继续使用呼吸机
BPS评分
总分：3—12分 3分代表没有疼痛相关行为反应 12分代表最强的疼痛行为反应
中文版ICU患者疼痛观察工具在机械通气患者应用的信度与效度 《中华内科杂志》2012年8月第51卷第8期 作者单位：116011大连医科大学附属第一医院重症医学科(李青栋、万献尧、谷春梅、黄伟、周峻峰)

缺失值处理插补法在数据分析和机器学习中，处理缺失值是一个常见的任务。

缺失值可能是由于测量错误、数据收集错误或互联网数据抓取时遗漏数据等原因产生的。

在处理缺失值时，一种常用的方法是使用插补法来估计缺失的数据，并填充到数据集中。

插补法的目标是通过使用已有的数据来估计缺失的数据，并尽可能地减小对数据集的影响。

下面是一些常用的插补方法：1. 删除法（Deletion methods）：最简单的方法是直接删除包含缺失值的数据。

如果数据集的缺失值比例很小，并且缺失值是随机产生的，删除法是一个较为合适的选择。

然而，如果缺失值的比例较大，或者缺失值是有模式的，则不宜使用删除法。

2. 等值替换（Mean/Median/Mode imputation）：等值替换是用缺失值所在特征的平均值/中位数/众数来代替缺失值。

这种方法的优势是简单易实施，但它的缺点是可能会引入偏差，因为它没有使用其他特征的信息来估计缺失值。

3. 四分位数替换（Quantile imputation）：四分位数替换是使用缺失值所在特征的上下四分位数来填充缺失值。

这种方法的优点是在数据集中引入了更多的变异性，并且不会引入平均值替代的偏差。

4. 回归插补（Regression imputation）：回归插补是使用其他特征来预测缺失值。

这种方法首先选择一些与缺失值有关的其他特征，然后使用这些特征来训练回归模型。

使用回归模型来预测缺失值，然后将预测值填充到缺失值位置。

回归插补的优点是使用了其他特征的信息来预测缺失值，但它的缺点是对于非线性关系或者高度相关的特征，预测可能会有一定的误差。

5. 多重插补（Multiple imputation）：多重插补是使用多个插补模型来生成多个完整的数据集。

每个数据集都是使用不同的插补方法生成的。

然后，基于这些完整的数据集进行分析，并将结果汇总。

多重插补的优点是更精确地反映了不确定性，并且可以在结果中考虑到插补误差。

此外，还有一些更高级的插补方法，如K近邻插补、矩阵分解等。