《表4 缺失率10%的非等间隔缺失数据插值结果》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
mm mm
通过缺失第3期和第11期原始监测数据来构造非等间隔数据10%的缺失率，同样采用3种差值方式进行数据插补，与实测数据对比分析如表4所示。
| 图表编号 | XD0031836600 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.02.25 |
| 作者 | 谢正军 |
| 绘制单位 | 招商局重庆交通科研设计院有限公司 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 缺失率为10%插补后数据集的分类错分率》2020.09.30
- 《表1 4 缺失率为10%多重插补结果对比分析》2020.09.30
- 《表1 5 缺失率为50%的随机缺失数据模型》2020.09.30
- 《表1 3 缺失率为10%的随机缺失数据模型》2020.09.30
- 《表3 缺失率为10%的插补效果》2020.09.30
- 《表3 不同缺失率下的数据补全实验结果》2021.01.01
- 《表2 本数据集各数据表缺失、修订率》2020.12.01
- 《表2 本数据集各数据表缺失、修订率》2020.12.01
- 《表4 0.5缺失率下的比较结果表》2020.11.01
- 《表1 两组心肺复苏关键数据缺失率比较[n(%)]》2020.12.05
- 《表1 鸢尾花数据在不同缺失率下的logit模型系数》2020.06.01
- 《表2 不同数据缺失率下平均迭代次数》2020.01.25
- 《表3 缺失数据来源：巧用数据分析提升商品数据采集率》
- 《表1 缺失序列Lagrange插值结果》2019.04.01
- 《表3 LHAZ站时间序列各缺失段MSSA插值精度统计》2019.09.15
- 《表5 缺失率15%的非等间隔缺失数据插值结果》2019.02.25
- 《表3 缺失率5%的非等间隔缺失数据插值结果》2019.02.25
- 《表3 10%数据缺失率的5种填充算法分类性能比较》2018.09.26
- 《表5 50%数据缺失率下的5种填充算法分类性能比较表》2018.09.26
- 《表4 30%数据缺失率的5种填充算法分类性能比较表》2018.09.26