「均值插補」是一種統計方法，用於處理缺失數據的情況。它的基本原理是用數據集中的均值來替代缺失的數據值，這樣可以保持數據集的整體特徵，並減少因缺失數據而產生的偏差。這種方法常見於數據分析和機器學習中，特別是在預測模型的建構過程中。
這是一種統計技術，用於填補缺失的數據值，通過計算可用數據的均值來替代缺失值。這種方法在數據預處理階段特別有用，因為它可以幫助保持數據集的完整性。
例句 1：
在進行數據分析之前，我們需要對缺失值進行均值插補。
Before performing data analysis, we need to apply mean imputation to the missing values.
例句 2：
均值插補可以幫助減少數據中的偏差。
Mean imputation can help reduce bias in the dataset.
例句 3：
他們使用均值插補方法來處理調查數據中的缺失項。
They used mean imputation to handle missing items in the survey data.
這是一種簡單的數據填補策略，通過用數據集的平均值來替代缺失值，從而保持數據的整體特徵。這種方法雖然簡單，但在某些情況下可能會導致信息損失。
例句 1：
在許多情況下，平均替代可以有效地填補缺失數據。
In many cases, average replacement can effectively fill in missing data.
例句 2：
他們選擇使用平均替代來保持數據集的一致性。
They opted to use average replacement to maintain the consistency of the dataset.
例句 3：
平均替代是一種常見的數據預處理方法。
Average replacement is a common data preprocessing method.
這種方法涉及用數據集的均值替換缺失的數據值，通常用於簡化數據分析過程。雖然這種方法簡單易行，但在某些情況下可能會引入誤差。
例句 1：
均值替代可以用於簡化數據填補過程。
Mean substitution can be used to simplify the data imputation process.
例句 2：
在進行均值替代時，必須考慮數據的分佈特徵。
When performing mean substitution, it's important to consider the distribution characteristics of the data.
例句 3：
均值替代方法在處理缺失數據時非常有效。
Mean substitution is very effective when dealing with missing data.