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imputation是什么意思,imputation的意思翻译、用法、同义词、例句

输入单词

imputation英标

英:/'ˌɪmpjuˈteɪʃn/ 美:/'ˌɪmpjuˈteɪʃn/

词性

复数 imputations

类别

GRE

常用词典

  • n. 归罪;非难;归咎;污名

  • 例句

  • After three years of hard work, his imputation was clarified.

    在经过三年努力后,他的污名才得到了澄清。

  • Colleagues believe that the imputation of the leader is not very logical this time.

    同事认为领导这次的归罪不太符合逻辑。

  • The imputation of media news has cost the actor many job opportunities.

    媒体新闻的诋毁让这个演员失去了许多工作机会。

  • Imputation principles of spiritual compensation system.

    五是精神损害赔偿的归责原则。

  • But the pure behavior imputation also has the various insufficiency and the flaw.

    但是单纯的行为归罪亦有多方面的不足和缺陷。

  • We apologise unreservedly for any imputation of incorrect behaviour by Mr Taylor.

    我们为泰勒先生有关不当行为的非难表示诚挚道歉。

  • Product liability executes what imputation principle, there are two kinds of views.

    产品责任实行何种归责原则,存在两种观点。

  • The present problem and development trends of imputation are pointed out in the end.

    最后讨论目前插补所面临的问题与其发展方向。

  • 同义词

  • n.|reprehension/objurgation;归罪;非难;归咎;污名

  • 专业解析

    imputation 是一个具有多重含义的英语名词,其核心概念围绕着归因、归咎、赋值或填补。其具体含义高度依赖于使用的语境,以下是其主要的详细解释:

    1. 归咎、归责 (Blame or Attribution of Fault):

      • 这是最常用的含义之一,指将错误、过失、责任或不良动机归因于某人或某事。
      • 例句理解: "He resigned amid accusations of financial impropriety, but he denied any imputation of wrongdoing." (他因被指控财务不当而辞职,但他否认任何不当行为的归咎。)
      • 来源: 牛津英语词典 (Oxford English Dictionary) 等权威词典均将此列为核心含义。在法律和道德讨论中尤为常见。
    2. 统计学与数据科学中的填补 (Statistical Imputation):

      • 这是现代应用非常广泛的含义,尤其在数据分析、机器学习和生物信息学领域。指在数据集中存在缺失值 (missing data) 时,使用某种方法估计并填充这些缺失值的过程。
      • 目的: 使包含缺失值的数据集能够用于后续的统计分析或建模,避免因删除缺失样本导致的信息损失或偏差。
      • 方法举例: 包括但不限于:
        • 均值/中位数/众数填补 (Mean/Median/Mode Imputation):用该变量的平均值、中位数或最常见值填充缺失值。
        • 回归填补 (Regression Imputation):利用其他相关变量建立回归模型来预测缺失值。
        • 最近邻填补 (k-Nearest Neighbors Imputation):根据相似样本的值来填充缺失值。
        • 多重填补 (Multiple Imputation):生成多个填补后的数据集,分别进行分析,然后合并结果以考虑填补的不确定性。
      • 来源: 美国国家医学图书馆国家生物技术信息中心 (NCBI) 的文章、统计学习经典教材(如 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 的 The Elements of Statistical Learning)以及数据科学平台(如 Scikit-learn 文档)都详细讨论此概念和应用。
    3. 归因、赋予 (Attribution of Quality or Action):

      • 指将某种特质、性质、动机或行为归于某人或某物。这个含义比“归咎”更中性,不一定带有负面色彩。
      • 例句理解: "The imputation of wisdom to the elderly is a common cultural stereotype." (将智慧归于老年人是一种常见的文化刻板印象。) 或者 "The imputation of motive is often speculative." (对动机的归因常常是推测性的。)
      • 来源: 语言学、哲学和社会学文献中会探讨这种意义上的归因行为。

    总结来说:

    理解这个词的关键在于把握其核心动作——“将某物(责任、价值、特性、数值)赋予或归于另一物”,并根据上下文判断其具体指向是负面的归咎、中性的归因,还是技术性的数据填补。

    网络扩展资料

    “imputation”是一个名词,主要含义为“归咎、归因”或“(数据科学中的)填补”,具体解释如下:


    1. 核心含义


    2. 不同语境下的用法

    (1)日常或法律场景

    (2)学术或技术场景


    3. 近义词与反义词


    4. 使用注意事项

    如果需要进一步了解具体领域(如法律归责或数据插补算法),可提供更多示例或扩展解释。

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