第三块砖头 让大伙看不到雪 嘿嘿 关于遗漏的话题

遗漏大家都知道，但是简单的统计遗漏不能真实的反应和预测数据的波峰波谷。
0-9几个号码几期没出指标过于单薄，我们可以增加在一定期间固定号码出现次数的统计，如：号码（也可以是尾、跨、质合、大小等）在300期或者100期内出现了多少期
30、10、5期出现了多少期，长短期的统计对比才能体现数据真实的趋势，而遗漏则变成一种分析辅助，另一种辅助分析方法就是统计短期内固定数据出现的疏密程度，即
稀疏和密集度，由稀疏到密集或密集到稀疏都能说明该数据未来短期内的行进趋势。
所以，不要简单依赖数据的遗漏进行分析预测，真正的遗漏分析指标是综合的、复杂的。目前我用的指标就是，数量、遗漏、疏密三个大指标。
希望各位能够参考借鉴。谢谢

守株待兔
有可能等不🐇子，人都干完犊子了

大哥，你也是辛苦了，每帖都在普及3D基础知识
顶一下

遗漏次数
遗漏的出现从发生到结束计算遗漏次数为1次，那么遗漏统计图表内的遗漏次数就是指统计期内的所有发生的遗漏次数的总和。
最大遗漏
最大遗漏是指统计期内的一次连续遗漏出现的最大数值。
遗漏N次统计
遗漏N次统计：统计期内所有的出现遗漏1次的次数总和，称为遗漏1次；统计期内所有的出现遗漏2次的次数总和，称为遗漏2次，其他以此类推。
最佳遗漏范围
最佳遗漏范围，简单地说就是在这个区间之内某个指标遗漏终止并且反转出现的概率非常高，等于或大于80%。
遗漏值判断法
首先，遗漏值的数量评估法，主要目的在检验受测者是否抗拒或难以回答某一个题目，导致遗漏情形的发生，过多的遗漏情形表示该题目不宜采用。至于遗漏人数达到多少就必须将该题删除，并没有绝对的标准，研究者必须从各题目的遗漏情况来相对比较检视，如果某一题遗漏人数显然比其他题目为多，即有详加检视的必要。
遗漏值判断法适合于设计量表之初使用，因为测验的题目尚未经过实际的施测，因此容易发现具有大量遗漏的题目。在量表发展的中后期时，题目已经经过修饰与调整，遗漏现象应不至于大量发生，即使发生了，也应属于随机性遗漏。 [3]
表现方式编辑 语音
完全随机遗漏
完全随机遗漏是指遗漏现象完全是随机发生的，和自身或其它变数的值无关。这时遗漏值问题中处理起来比较简单的一种，可以直接将遗漏值删除，无需担心估计偏差，以便充分利用样本资讯。 [1]
随机遗漏
这种情况要严重一些，但也更加常见，它是指有遗漏值的变数遗漏情况的发生与资料集中其它无遗漏变数的值有关。此时，遗漏值不仅会引起资讯损失，还可能导致分析结果的不可信。 [1]
非随机遗漏
这是最坏的一种情形，资料的遗漏不仅和其它变数有关，也和其自身有关。这种情况下，遗漏值分析模型基本上是无能为力的，只能做一下粗略的估计。 [1]

搬砖于度娘

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