半?yún)?shù)方法在缺失數(shù)據(jù)中的研究及應(yīng)用

樊思敏，施三支，翟芳慧

（長春理工大學(xué) 理學(xué)院，長春 1300222）

在現(xiàn)實應(yīng)用中，由于人為、機械等因素，數(shù)據(jù)缺失比較普遍。數(shù)據(jù)缺失造成的部分信息丟失，在不同程度上影響統(tǒng)計推斷，導(dǎo)致得出結(jié)果存在一定的失真。數(shù)據(jù)缺失的處理研究引起了更多的關(guān)注。從缺失數(shù)據(jù)的缺失值排列方式來看，數(shù)據(jù)缺失可分為單調(diào)缺失和非單調(diào)缺失。從缺失數(shù)據(jù)的缺失影響因素來看，分為隨機缺失（MAR）、非隨機缺失（NMAR）和完全隨機缺失（MCAR），缺失機制概念及三種缺失機制由 Rubin（1976）[1]提出。非隨機依賴完全觀測變量時，也可稱為不可忽略機制（NI）。在不可忽視機制的基礎(chǔ)上，由Samiran Sinha等（2014）[2]提出了NI-機制。本文主要討論隨機缺失下的非單調(diào)缺失情況。

缺失數(shù)據(jù)加大了數(shù)據(jù)分析和挖掘的困難程度，提高了分析結(jié)果的偏差。最簡單的方式是刪除帶有缺失項的樣本，即完全數(shù)據(jù)分析（CC）。樣本量缺失項較少時，CC帶來的偏差較少，當缺失項較多時，由于一部分的數(shù)據(jù)信息缺失，CC方法的偏差很大。為糾正由缺失數(shù)據(jù)導(dǎo)致的結(jié)論偏倚，缺失數(shù)據(jù)處理方法相繼被提出。Horvitz和Thompson（1952）[3]最先提出了逆概率加權(quán)方法。Rubin和Laird（1977）[4]提出了用于處理缺失數(shù)據(jù)的EM算法。Zhao（1994）[5]提出了一類在MAR機制下的逆概率加權(quán)方法。Chen等（1999）[6]提出了一種用EM算法的全似然方法。Robins（2000）[7]提出了一種基于逆概率加權(quán)的改進方法，即逆概率刪失加權(quán)法（IPCW）。Ibrahim，Chen（2004）[8]在不同缺失機制情況下，把半?yún)?shù)方法應(yīng)用到多缺失協(xié)變量上。Samiran Sinha、Wang S.J和K.Saha（2014）[2]將半?yún)?shù)方法與NI-機制結(jié)合，應(yīng)用到多變量缺失中。Jiwei Zhao和Jun Shao（2015）[9]基于不可忽視（NI）機制下提出了一種半?yún)?shù)似然方法。

本文對完全數(shù)據(jù)進行隨機缺失，在隨機缺失的背景下，使用了Samiran Sinha、Wang S.J和K.Saha（2014）[2]相似的半?yún)?shù)方法處理來達到估計Logistic模型中參數(shù)的目的，并與單一均值插補、多重插補和EM算法進行了比較分析。

1 半?yún)?shù)方法

記Y為因變量，X為帶有缺失數(shù)據(jù)的自變量，Z為完全數(shù)據(jù)自變量，設(shè)定缺失自變量為2維的情況，樣本量為h，數(shù)據(jù)類型為離散型。示性函數(shù)為I，當數(shù)據(jù)可觀測時，示性函數(shù)為1，不可觀測為0。

設(shè)Xij(i=1,2,…,h;j=1,2)表示為第i行第j列的觀測值，Xi(-j)則表示為此觀測值缺失。本文關(guān)注數(shù)據(jù)缺失的隨機缺失，即缺失的數(shù)據(jù)與完全數(shù)據(jù)相關(guān)，假設(shè)缺失機制的選擇概率為π，有：

設(shè)回歸模型為g(Y|θ,Z,X)，θ為模型的參數(shù)。則似然函數(shù)為：

對上述似然函數(shù)取對數(shù)，對參數(shù)求導(dǎo)，得到得分函數(shù)如下：

其中，S=?log(g(Y|θ,Z,X))/?θ，ki,m(P)=g(Yi|θ,Zi,Xi)*P*f(Xir|Xi(-m),Zi)。

m的取值為1，2，12。P為相應(yīng)的缺失選擇概率，f(Xim|Xi(-m),Zi)為缺失項Xi(-m)的條件分布。由于缺失變量的條件分布未知，根據(jù)Chatterjee.N、Chen.Y.-H.和 Breslow.N.E（2003）[10]的理論可知：

當Ii1=Ii2=1，Ii=1。將得到的估計值代入得分函數(shù)，產(chǎn)生新的得分函數(shù)。對得分函數(shù)求導(dǎo)，得出目標參數(shù)θ。

與文獻中不同的是，Samiran Sinha、Wang S.J和 K.Saha（2014）[2]在似然方程中與NI-機制結(jié)合，文中的應(yīng)用數(shù)據(jù)模擬時進行隨機缺失，故而在MAR的背景下，將似然函數(shù)方程（2）中缺失機制的選擇概率設(shè)置為與MAR相對應(yīng)的選擇概率。

2 模擬與實證分析

文中采用的數(shù)據(jù)為太平洋車險數(shù)據(jù)[11]，數(shù)據(jù)量為50，數(shù)據(jù)量均為布爾型數(shù)值。因變量為車險理賠情況，自變量分別為調(diào)研者的性別、視力情況、抽煙史、是否有駕駛教育和相關(guān)年齡。由汪靜波（2015）[11]變量與因變量的相關(guān)性可知，理賠與視力情況、抽煙史有關(guān)。設(shè)視力情況為X1，抽煙史為X2，由于半?yún)?shù)方法的需要，自變量的數(shù)量偏少，且MAR機制與完全數(shù)據(jù)相關(guān)，本文中再添加輔助變量Z=X1*X2作為完全觀測數(shù)據(jù)。對兩個自變量及輔助變量作共線性診斷，k的值為18.31，在100之內(nèi)，可認為三者之間共線性小。

表1 自變量與因變量之間單因素logistic顯著性

三個自變量與因變量的單因素Logistic分析結(jié)果如上，均呈現(xiàn)出顯著性。

表2 Logistic回歸分析

表2為因變量與自變量之間的回歸分析結(jié)果，視力情況和抽煙史極為顯著，視力*抽煙對方程的顯著性不如視力情況和抽煙史。因此可得出實際應(yīng)用數(shù)據(jù)的回歸方程為：

設(shè)自變量X1、X2帶有缺失項，Z為可完全觀測數(shù)據(jù)，設(shè)置的缺失率分別為10%、20%、30%、40%，數(shù)據(jù)缺失模擬結(jié)果如表3所示。

表3為在不同缺失率的情況下不同缺失數(shù)據(jù)處理方法的結(jié)果。從表中可以看出，當缺失率為10%時，綜合偏差和標準差來看，后三種方法相比均值方法效果稍微好些，當缺失率升至20%時，EM和半?yún)?shù)方法較均值插補和MI方法估計偏差更少。MI方法與均值插補相差不大。隨著缺失率的進一步增大，這四種方法明顯受到缺失率的影響，估計精度變差。而半?yún)?shù)方法較其他三種方法估計效果更好。

3 結(jié)論

在實際問題中，由于信息缺失，缺失的數(shù)據(jù)給研究者帶來不少困擾。本文在離散變量背景下對完整的車險數(shù)據(jù)采用了Logistic回歸，對自變量模擬了四種缺失率，在不同缺失率的情況下運用四種缺失數(shù)據(jù)處理方法來處理缺失數(shù)據(jù)以得到模型參數(shù)估計。從分析結(jié)果表中可知，缺失率越小，幾種方法的估計精度越高。缺失率增加時，插補類方法明顯差于模型法，而半?yún)?shù)方法受到的影響較其他幾種方法小，有較好的魯棒性。

插補類方法依賴數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，對數(shù)據(jù)插補時有一定的偏倚，EM方法和半?yún)?shù)方法未直接對數(shù)據(jù)填補，利用似然函數(shù)處理缺失部分，對數(shù)據(jù)缺失處理有更大優(yōu)勢，而半?yún)?shù)方法自身結(jié)合參數(shù)和非參數(shù)優(yōu)點，合理利用缺失部分信息，參數(shù)估計準確度和魯棒性均高于EM算法，但半?yún)?shù)方法也受限于缺失機制，實現(xiàn)過程中受到初始參數(shù)的影響，這兩者在將來都是值得探討和改進的地方。

表3 不同缺失率模擬結(jié)果