本文主要针对缺失率计算方法，动态随机存储器和静态随机存储器有什么区别和完全随机缺失与随机缺失什么区别等几个问题进行详细讲解，大家可以通过阅读这篇文章对缺失率计算方法有一...
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缺失率计算方法，动态随机存储器和静态随机存储器有什么区别
本文主要针对缺失率计算方法，动态随机存储器和静态随机存储器有什么区别和完全随机缺失与随机缺失什么区别等几个问题进行详细讲解，大家可以通过阅读这篇文章对缺失率计算方法有一个初步认识，对于今年数据还未公布且时效性较强或政策频繁变动的内容，也可以通过阅览本文做一个参考了解，希望本篇文章能对你有所帮助。
缺失率计算方式？
在数据挖掘中，面对的一般是大型的数据库，它的属性有几十个甚至几百个，因为一个属性值的缺失而放弃非常多的其他属性值，这样的删除是对信息的非常大浪费，故此，出现了以可能值对缺失值进行插补的思想与方式。经常会用到的有请看下方具体内容几种方式。
(1)均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。假设缺失值是定矩形的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；假设缺失值是非定矩形的，就按照统计学中的众数原理，用该属性的众数(即产生频率最高的值)来补齐缺失的值。
(2)利用同一类型均值插补。同均值插补的方式都属于单值插补，不一样的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。假设X=(X1,X2…Xp)为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量，既然如此那，第一对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不一样类的均值。假设在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，既然如此那，这样的插补方式将在模型中引入自有关，给分析导致障碍。
(3)非常大似然估计（Max Likelihood ,ML）。在缺失类型为随机缺失的条件下，假设模型针对完整的样本是正确的，既然如此那，通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行非常大似然估计（Little and Rubin）。这样的方式也被称为忽视缺失值的非常大似然估计，针对非常大似然的参数估计实质上中常采取的计算方式是希望值最大化(Expectation Maximization，EM）。该方式比删除个案和单值插补更有吸引力，它一个重要前提：适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐进无偏的并服从正态分布。但是，这样的方式可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，还计算很复杂。
(4)多重插补（Multiple Imputation，MI）。多值插补的思想来源自于贝叶斯估计，觉得待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。详细实践上一般是估计出待插补的值，然后另外，不一样的噪声，形成多组可选插补值。按照某种选择依据，选取最适合的插补值。
多重插补方式分为三个步骤：（1）为每个空值出现一套可能的插补值，这些值反映了无响应模型的无法确定性；每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值，出现若干个完整数据集合。（2）每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方式进行统计分析。（3）对来自各个插补数据集的结果，按照评分函数进行选择，出现最后的插补值。
假设一组数据，涵盖三个变量Y1，Y2，Y3，它们的联合分布为正态分布，将这组数据处理成三组，A组保持原始数据，B组仅缺失Y3，C组缺失Y1和Y2。在多值插补时，对A组将不进行任何处理，对B组出现Y3的一组估计值（作Y3有关Y1，Y2的回归），对C组作出现Y1和Y2的一组成对估计值（作Y1，Y2有关Y3的回归）。
当用多值插补时，对A组将不进行一定程度的处理，对B、C组将完整的样本随机抽取形成为m组（m为可选择的m组插补值），每组个案数只要可以有效估计参数完全就能够了。对存在缺失值的属性的分布作出估计，然后根据这m组观测值，针对这m组样本分别出现有关参数的m组估计值，给出对应的预测即，这时采取的估计方式为非常大似然法，在计算机中详细的达到算法为希望最大化法（EM）。对B组估计出一组Y3的值，对C将利用 Y1,Y2,Y3它们的联合分布为正态分布这一前提，估计出一组(Y1，Y2）。
上例中假定了Y1,Y2,Y3的联合分布为正态分布。这个假设是人为的，但是，已经通过验证（Graham和Schafer于1999），非正态联合分布的变量，在这个假定下也还是可以估计到很接近真实值的结果。
变动随机存储器和静态随机存储器有哪些区别？
SRAM的特点是工作速度快，只要电源不撤除，写入SRAM的信息就不会消失，不用刷新电路，同时在读出时不破坏原来存放的信息，一经写入可多次读出，但集成度很低，功耗很大。
SRAM大多数情况下用来作为计算机中的高速缓冲存储器(Cache)。
DRAM是变动随机存储器(Dynamic Random Access Memory)，它是利用场效应管的栅极对其衬底间的分布电容来保存信息，以存储电荷的多少，即电容端电压的高低来表示“1”和“0”。
DRAM每个存储单元所需的场效应管较少，常见的有4管，3管和单管型DRAM。
因为这个原因它的集成度非常高，功耗也很低，但缺点是保存在DRAM中的信息__场效应管栅极分布电容里的信息随着电容器的漏电而会渐渐消失，大多数情况下信息保存时间为2ms左右。
为了保存DRAM中的信息，一定要每隔1～2ms对其刷新一次。
因为这个原因，采取 DRAM的计算机一定要配置变动刷新电路，防止信息丢失。
DRAM大多数情况下用作计算机中的主存储器。
试比较实验性研究、类实验性研究与非实验性研究的优点与局限性？
类实验性研究(quasi-experimental study) 亦称半实验研究，与实验性研究的区别是设计内容缺乏 按随机原则分组或没有设对照组，或两个条件都不具备， 但一定有对研究对象的护理干预内容(操纵)。 类实验性研究结果虽对因果关系论述较弱，不认真验 性研究可信度高，但类实验性研究结果也可以说明一定问题 ，在护理研究中比较实用。因为在实质上对人的研究中，很 难进行完全的实验性研究，特别要达到随机分组比较困难 ，故选择类实验性研究的可行性非常高。
类实验性研究的优点和局限性 优点 类实验性研究在实 际人群中进行人为干预 因素研究的可行性高， 同实验性研究相比更为 实用。尤其是在护理实 践中当没办法严格控制干 扰变量而不可以采取实验 性研究来回答因果关系 时，类实验性研究是较 好的研究方式。 局限性 因为类实验性研究没办法 随机，已知的和未知的干 扰因素就没办法向随机实验 那样均衡分布在各组中， 尤其是针对无对照组的类 实验，效果的判断更是很 难完全归因于干预措施， 故结果不认真验性研究的 可信度高。
xgboost和随机森林区别？
二者模型构成不一样。
xgboost是串联集成学习模型，通过各种学习器串联成一个强学习器，主要学习方法是迭代损失函数，让误差趋于最小。
随机森林是并联集成学习模型，主要是通过各种学习器随机抽取数据训练模型，然后通过少数服从多数的决策规则来出结果。
XGBoost和随机森林都属于集成学习中的树模型。两种模型的主要区别请看下方具体内容：
1.集成方法不一样：
- 随机森林使用的是Bagging（自助采样集成），即通过对原始数据集进行有放回的重复采样，生成多个子样本集来训练多个决策树，并将这些决策树通过投票方法进行集成。
- XGBoost使用的是Boosting（自适应学习率加权集成），即通过序列化地生成多个树模型，在生成每一颗子树时，会按照前面生成的树的错误情况来调整样本权重，并确定最优分割点。
2.特点选择不一样：
- 随机森林在每一次分裂节点时，随机选择一部分的特点进行划分，随机性很大，不容易过拟合。
- XGBoost根据GBDT的思想，使用梯度提高来一步一步学习模型，每一次迭代会按照上一轮模型的损失函数值来选取最优特点进行分裂，具有最优化速度快的优点。
3.对缺失值处理不一样：
- 随机森林可以处理缺失值，针对存在缺失值的特点，随机森林会使用随机森林算法本身进行缺失值填充。
- XGBoost可以自动对缺失值进行一定程度的处理，在确定分裂点时会按照缺失值情况来进行分裂，还使用缺失值在相邻的叶子节点中进行分裂。
4.集成方法的思想不一样：
- 随机森林以树的纵向集成为主，通过集成多个树来提升准确率。
- XGBoost以树的横向集成为主，通过集成多个特点来提升准确率。
总结历次经验来说，XGBoost具有更强的泛化能力和更低的预测误差率，但随机森林比较合适维度高、特点较稀疏的数据集，还随机森林可以并行计算运行速度相对较快。您需提出一个问题或主题，以便我可以继续为您提供帮。
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