公司研究引风机内部参数优化方案，提高性能。

本次研究主要对缺失数据填补的方法进行了研究，并对均值填补法，期望值最大化填补法和回归填补法进行了比较.在本次研究中，我们提出了所要研究的问题，并对引风机的研究背景和研究意义进行了论述.

首先对引风机缺失数据产生的原因进行了总结，

其次对缺失数据进行了分类和举例说明，分析了引风机对于缺失数据这一问题常用的解决方法，即删除法、不处理法和填补法.主要对引风机填补法较详细的介绍了一下.填补法有分为简单填补和多重填补两大类方法.从概念和理论上对简单填补中的均值填补法、回归填补法和期望值最大化填补法和多重填补法进行了介绍说明.通过一定的引风机介绍介绍我们知道，均值填补法的优点是生产出来的风机操作简便、快速，利用风机样本已经表现出来辅助信息构造回归方程，再利用方程进行缺失数据的填补.如果处理不当，也会造成分布扭曲的问题.期望值最大化法适合大样本，并且这种方法收敛速度很慢.多重填补法是建立在贝叶斯理论基础上的一种方法.在多重填补过程中会产生多个中间插补值，可以利用填补值的变异来反映缺失数据的不确定性，其次，多重填补通过模拟缺失数据的分布，引风机能够很好地保持数量之间的关系.

本次研究由河南鸿基鼓风机有限公司提供数据。版权所有。

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