•拖放功能支持读取数据；只需将文件拖放到EViews中即可进行自动转换，并将外部数据和元数据链接为EViews工作文件格式。•能通过现有序列中的值和日期创建新工作文件页面的强大工综上所述，需要建模的数据正常既没有离群点，也没有缺失值。2.直观分析和相关分析2.1直观分析和特征分析在eviews软件中，我们将该数据命名为liu(t)。用eviews画出的折线图如图2-1图2-
EViews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，EViews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，考虑插值法补充，或者建立回归模型然后模拟出来
ˇ▂ˇ 1.删除含有缺失值的个案主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本多重插补法：仅适用于随机遗失(MAR)和完全随机遗失(MCAR))多重插补法是最好的处理缺失值的方法。这个方法用一个模型多次估算缺失值，因为模型允许同一个观测结果有不同的预测
05.使用随机森林回归填补缺失值.ipynb 补充缺少数据-Excel数组学习练习题本练习题提供了三个不同的公式，各有长短，仅作为爱好Excel的小伙伴们练手素材。缺失在面对数据缺失问题时，除了这两种方法之外，还有一种常用的方法——插值法。默认是线性插值linear df.interpolate() 常用的插值法有线性插值、多项式插值、样条插值等。线
ˇ﹏ˇ 对于缺失值的处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据，人将影响数据的真实性，存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证，那么依赖于这些属性最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法也是很多统计软件(如SPSS和SAS)默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从
