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缺失数据下的统计估计与变量选择的中期报告
尊敬的导师：
我是您指导下的学生，正在进行基于缺失数据下的统计估计与变量选择的研究。我为您撰写此中期报告，希望得到您的指导与建议。
研究背景：
在实际应用中，许多数据集都会存在数据缺失的问题。数据缺失不仅会对结果分析产生影响，而且会影响统计模型的准确性和可靠性。因此，在数据缺失的情况下进行可靠的统计分析是很重要的。
研究内容：
本研究旨在探索基于缺失数据下的统计估计和变量选择方法。具体研究内容如下：
1.缺失数据的类型与原因分析。
2.常用的缺失数据处理方法的优劣比较，如删除法、插补法、EM算法等。
3.建立合适的模型评价指标，如残差分析、拟合优度检验、交叉验证等。
4.选取适合的变量选择方法，如Lasso、Ridge等。
研究方法：
我们使用Python编程语言，在sklearn、pandas等第三方库的基础上，开发相应的缺失数据处理与分析代码。具体分析模型包括线性回归、逻辑回归等，采用交叉验证、平均绝对误差等方法进行模型评价。
研究进展：
我们已完成了缺失数据的类型与原因分析，并对常用的缺失数据处理方法进行了比较。在数据集上进行的实验结果表明，插补法和EM算法在一些情况下能获得更好的预测效果。此外，我们还选取了一些适合的模型评价指标进行评价。
下一步将进行变量选择方法的选取与应用，探讨在缺失数据的情况下如何选择合适的变量。同时，我们还将进行更加细致的实验分析，以提高模型的性能和可靠性。
感谢您的悉心指导，期待您的宝贵建议！
敬礼！
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