股票分析中怎么处理缺失值~求助：单因素方差分析中有缺失值怎么处理

一、EXCEL表格中已有一系列股票代码，如何将新下载的有缺失值的数据快速对应到已有的表格中

不用宏那么麻烦，可以直接用函数＝VLOOKUP   把表2中的行驶证号，匹配过去呀，只需要设置一个表格，然后双击，就搞定了~根据你上面两个表，在表1中H3表格：设置=VLOOKUP(G3,D:E,2,0) ，然后下拉，也可以双击

二、股票成交量不大，但换手高，市场解读是什么意思？

如果前5天的成交量很低,今天的成交量虽然一下子增大很多,但成交总量并不是很高，这样计算的量比会较大,但当用流通盘除的时候,换手率仍然不大。
　　量比和换手率是两个不同的概念.，量比=当天成交量/昨天的5日均量，换手率=当天成交量/流通盘。
　　“换手率”也称“周转率”，指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率，是反映股票流通性强弱的指标之一。
股市成交量为股票买卖双方达成交易的数量，是单边的，例如，某只股票成交量为十万股，这是表示以买卖双方意愿达成的，在计算时成交量是十万股。
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三、分析股票时单独一天历史数据缺失 怎么处理？

一共有2个办法：1、进入数据管理，下载全部数据！2、进入文件夹，找到DATA，然后再DAY里面找到该股的代码，将这个股单独删除，然后再开软件，软件会自动补充数据！

四、spss问卷分析中的缺失值如何处理

缺失值(missing data)大致上可分为三种型态,MNAR (missing not at random)指缺失值不是随机的,有可能是问卷的设计,比如说,年收入大于十万请回答A题,小于十万请回答B题,这类的缺失是设计上的,不能称作随机缺失.另一种叫MAR(missing at random),指缺失和前面的回答有某些程度的相关,这类的缺失很难界定或测试,第三种叫MCAR(missing completely at random),这种就是称作随机的缺失,这种缺失和其它的数据完全是独立的.第三种缺失相对的比较容易处理.如果样本够大的话,把有缺失的样本完全去除,这种方法叫作listwise deletion.如果能够确信样本的缺失值是MCAR,你又没有足够的样本的话,可用填补的方法(imputation).通常可填上平均值,或者回归的预测值,这两种方法都有它的缺点.SPSS有个MISSING DATA MODULE,就是用EM(expectation and maximization)的填补,它的方法是把有同样缺失的样本放在同一组,计算它的covariance matrix,然後再跟据每组的样本数来较正它对整个样本的权重(weight),从这里再重新填补每个缺失值.这重方法算是现在比较精确的缺失值填补的方法.

五、时间序列的预处理中的缺失值怎么来的

缺失值是本来就有的，这个不是因为预处理才有的

六、求助：单因素方差分析中有缺失值怎么处理

1、单因素方差分析,是检验所有的均值是否相等。
而多重均值又称事后检验，其比较是两两之间的。
 2、单因素方差分析 （one-way ANOVA）,用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。

七、社会研究方法 科目中建立指数时处理缺失值的常用方法是什么

不用宏那么麻烦，可以直接用函数＝VLOOKUP   把表2中的行驶证号，匹配过去呀，只需要设置一个表格，然后双击，就搞定了~根据你上面两个表，在表1中H3表格：设置=VLOOKUP(G3,D:E,2,0) ，然后下拉，也可以双击

八、面对缺失数据，可以用以下方法进行处理() 找一个最大值代替，找一个中间值代替还是不作处理。。。。。。？

我一般是找相关联的数据进行代替，如上周（或上月、去年）同期其他关联数据（可以找总计数据）比值，然后再将此数据按照比值进行计算！差的相对较少！

参考文档