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您好，在期货软件策略评估中，处理缺失数据的方法有多种，以下列举几种常见的方式：
1. 删除法：选择直接删除包含缺失值的样本。但这种方法的使用前提是缺失值是随机的且少量的，否则可能会影响样本的代表性。
2. 替代法：用一个已知的经验值代替缺失值。对于连续性的变量，可以用变量的平均值或中位数来填充缺失值；对于离散型的变量，可以用众数来填充缺失值。另外，也可以根据样本的其他已知信息利用回归技术逐个计算出缺失值处的值。
3. 保留法：这种方法认为缺失值本身就是有业务意义的，前提是缺失值和目标变量是有相关关系的。在现实工作中，可以先使用一些数理统计的方法（如卡方检验）来检验缺失值较多的变量与目标变量的相关关系。如果该变量与目标变量存在一定的相关性，就可以采用保留法，作为某个特殊类别的样本组处理。
在选择处理方式时，需要考虑数据的实际情况以及缺失数据的分布情况。同时，还需要注意处理缺失数据时不要忽略其存在的原因，因为理解原因有助于更好地处理和预测数据。希望对您有所帮助，期货方面还有不懂的地方可以直接添加郭经理微信好友免费为您服务！
发布于2023-11-24 12:02 北京
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