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生物信息与育种
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2020年7月18日
蛋白质组学数据的缺失值填充
摘要: 缺失值填充在数据分析领域的预处理过程绕不过去的一个坎,蛋白质组学也不例外,简单记录下,可能有些地方有其特殊之处。 分析缺失值来源:完全随机缺失(MCAR,如质谱仪抖动,对数据影响无偏好性,均一分布),随机缺失(MAR,依赖于其他观测变量,如时间梯度越长采集越可能出现缺失值),非随机缺失(MNAR,依
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posted @ 2020-07-18 22:17 生物信息与育种
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