逻辑回归缺失值

Question

我可以有一个带有缺失值的逻辑回归吗？

我有许多continuos属性和一些分类属性，我可以将它们设置为用户缺失吗？它会有用吗？

Answer 1

为了进行回归分析，您需要为每个事件测量所有变量。也许另一种技术适用于丢失的属性，但不适用于回归。

顺便说一句，你应该试着在https://stats.stackexchange.com/上发布这个问题

哈！

Answer 2

大多数回归过程都需要完整的数据，但处理缺失值的方法有多种。这是一个微妙的话题，所以我不会假装在这里给出一个完整的答案，并建议在这个主题上做一些阅读。不过，简单地说：

始终允许

1. 从不删除观测值来修复变量的这种差异值，但很明显，在具有全局常量的缺失值(如非错失的平均值或中位数)方面，
2. 的情况相当严重。如果有的话，应谨慎(当错失比例非常低时)。
3. 使用基于其他自变量选择的值填充缺失值，而不是上面的数字3。

要了解有关此主题的更多信息，请查找有关术语“归罪”的信息，特别是“单一归罪”和“多重归罪”、“随机丢失”和“完全随机丢失”。