• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

Missing values in big data research: some basic skills.

作者信息

Zhang Zhongheng

机构信息

Department of Critical Care Medicine, Jinhua Municipal Central Hospital, Jinhua Hospital of Zhejiang University, Jinhua 321000, China.

出版信息

Ann Transl Med. 2015 Dec;3(21):323. doi: 10.3978/j.issn.2305-5839.2015.12.11.

DOI:10.3978/j.issn.2305-5839.2015.12.11
PMID:26734633
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4690996/
Abstract
摘要

相似文献

1
Missing values in big data research: some basic skills.大数据研究中的缺失值：一些基本技巧。
Ann Transl Med. 2015 Dec;3(21):323. doi: 10.3978/j.issn.2305-5839.2015.12.11.
2
Data management by using R: big data clinical research series.使用 R 进行数据管理：大数据临床研究系列。
Ann Transl Med. 2015 Nov;3(20):303. doi: 10.3978/j.issn.2305-5839.2015.11.26.
3
Multiple Imputation based Clustering Validation (MIV) for Big Longitudinal Trial Data with Missing Values in eHealth.用于电子健康领域中存在缺失值的大型纵向试验数据的基于多重填补的聚类验证（MIV）
J Med Syst. 2016 Jun;40(6):146. doi: 10.1007/s10916-016-0499-0. Epub 2016 Apr 28.
4
The effect of phonics-enhanced Big Book reading on the language and literacy skills of 6-year-old pupils of different reading ability attending lower SES schools.不同阅读能力的 SES 水平较低学校的 6 岁小学生通过自然拼音强化读本阅读对语言和读写能力的影响。
Front Psychol. 2014 Nov 13;5:1222. doi: 10.3389/fpsyg.2014.01222. eCollection 2014.
5
Analyzing Big Data in Psychology: A Split/Analyze/Meta-Analyze Approach.心理学中的大数据分析：一种拆分/分析/元分析方法。
Front Psychol. 2016 May 23;7:738. doi: 10.3389/fpsyg.2016.00738. eCollection 2016.
6
Medical big data: promise and challenges.医学大数据：前景与挑战
Kidney Res Clin Pract. 2017 Mar;36(1):3-11. doi: 10.23876/j.krcp.2017.36.1.3. Epub 2017 Mar 31.
7
Missing data within a quantitative research study: How to assess it, treat it, and why you should care.定量研究中的缺失数据：如何评估、处理以及为何你应该关注。
J Am Assoc Nurse Pract. 2015 Apr;27(4):230-2. doi: 10.1002/2327-6924.12208. Epub 2015 Feb 11.
8
Application of Big Data analysis in gastrointestinal research.大数据分析在胃肠病学研究中的应用。
World J Gastroenterol. 2019 Jun 28;25(24):2990-3008. doi: 10.3748/wjg.v25.i24.2990.
9
Missing data exploration: highlighting graphical presentation of missing pattern.缺失数据探索：强调缺失模式的图形展示。
Ann Transl Med. 2015 Dec;3(22):356. doi: 10.3978/j.issn.2305-5839.2015.12.28.
10
A practical guide to big data research in psychology.心理学大数据研究实用指南。
Psychol Methods. 2016 Dec;21(4):458-474. doi: 10.1037/met0000111.

引用本文的文献

1
Missing value imputation on gene expression data using bee-based algorithm to improve classification performance.基于蜜蜂算法的基因表达数据缺失值插补提高分类性能。
PLoS One. 2024 Aug 29;19(8):e0305492. doi: 10.1371/journal.pone.0305492. eCollection 2024.
2
Evolving Concepts of Pain Management in Elderly Patients.老年患者疼痛管理理念的演变。
Curr Pain Headache Rep. 2024 Oct;28(10):999-1005. doi: 10.1007/s11916-024-01291-x. Epub 2024 Jul 5.
3
A Hybrid Missing Data Imputation Method for Batch Process Monitoring Dataset.一种用于批处理过程监测数据集的混合缺失数据插补方法。
Sensors (Basel). 2023 Oct 24;23(21):8678. doi: 10.3390/s23218678.
4
Artificial intelligence in the prediction of venous thromboembolism: A systematic review and pooled analysis.人工智能在静脉血栓栓塞预测中的应用：系统评价和汇总分析。
Eur J Haematol. 2023 Dec;111(6):951-962. doi: 10.1111/ejh.14110. Epub 2023 Oct 4.
5
Prediction of Postoperative Lung Function in Lung Cancer Patients Using Machine Learning Models.使用机器学习模型预测肺癌患者术后肺功能
Tuberc Respir Dis (Seoul). 2023 Jul;86(3):203-215. doi: 10.4046/trd.2022.0048. Epub 2023 Apr 11.
6
Incidence and Risk Factors of Vestibular Schwannoma in Korea : A Population-Based Study.韩国前庭神经鞘瘤的发病率及危险因素：一项基于人群的研究。
J Korean Neurosurg Soc. 2023 Jul;66(4):456-464. doi: 10.3340/jkns.2022.0203. Epub 2022 Nov 10.
7
A survey on missing data in machine learning.关于机器学习中缺失数据的一项调查。
J Big Data. 2021;8(1):140. doi: 10.1186/s40537-021-00516-9. Epub 2021 Oct 27.
8
SICE: an improved missing data imputation technique.SICE：一种改进的缺失数据插补技术。
J Big Data. 2020;7(1):37. doi: 10.1186/s40537-020-00313-w. Epub 2020 Jun 12.
9
Identification of subclasses of sepsis that showed different clinical outcomes and responses to amount of fluid resuscitation: a latent profile analysis.基于潜在剖面分析识别具有不同临床结局和对液体复苏量反应的脓毒症亚组。
Crit Care. 2018 Dec 18;22(1):347. doi: 10.1186/s13054-018-2279-3.
10
Diagnostic accuracy of STAF, LADS, and iPAB scores for predicting paroxysmal atrial fibrillation in patients with acute cerebral infarction.STAF、LADS和iPAB评分对急性脑梗死患者阵发性心房颤动的诊断准确性
Clin Cardiol. 2018 Dec;41(12):1507-1512. doi: 10.1002/clc.23080. Epub 2018 Nov 23.

本文引用的文献

1
Addressing missing data in clinical studies of kidney diseases.解决肾脏疾病临床研究中的数据缺失问题。
Clin J Am Soc Nephrol. 2014 Jul;9(7):1328-35. doi: 10.2215/CJN.10141013. Epub 2014 Feb 7.