imputation是什麼意思，imputation的意思翻譯、用法、同義詞、例句

imputation英标

英:/'ˌɪmpjuˈteɪʃn/ 美:/'ˌɪmpjuˈteɪʃn/

詞性

複數 imputations

類别

GRE

常用詞典

例句

同義詞

專業解析

imputation 是一個具有多重含義的英語名詞，其核心概念圍繞着歸因、歸咎、賦值或填補。其具體含義高度依賴于使用的語境，以下是其主要的詳細解釋：

1. 歸咎、歸責 (Blame or Attribution of Fault):

   • 這是最常用的含義之一，指将錯誤、過失、責任或不良動機歸因于某人或某事。
   • 例句理解： "He resigned amid accusations of financial impropriety, but he denied any imputation of wrongdoing." (他因被指控財務不當而辭職，但他否認任何不當行為的歸咎。)
   • 來源： 牛津英語詞典 (Oxford English Dictionary) 等權威詞典均将此列為核心含義。在法律和道德讨論中尤為常見。

2. 統計學與數據科學中的填補 (Statistical Imputation):

   • 這是現代應用非常廣泛的含義，尤其在數據分析、機器學習和生物信息學領域。指在數據集中存在缺失值 (missing data) 時，使用某種方法估計并填充這些缺失值的過程。
   • 目的： 使包含缺失值的數據集能夠用于後續的統計分析或建模，避免因删除缺失樣本導緻的信息損失或偏差。
   • 方法舉例： 包括但不限于：
     • 均值/中位數/衆數填補 (Mean/Median/Mode Imputation)：用該變量的平均值、中位數或最常見值填充缺失值。
     • 回歸填補 (Regression Imputation)：利用其他相關變量建立回歸模型來預測缺失值。
     • 最近鄰填補 (k-Nearest Neighbors Imputation)：根據相似樣本的值來填充缺失值。
     • 多重填補 (Multiple Imputation)：生成多個填補後的數據集，分别進行分析，然後合并結果以考慮填補的不确定性。
   • 來源： 美國國家醫學圖書館國家生物技術信息中心 (NCBI) 的文章、統計學習經典教材（如 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 的 The Elements of Statistical Learning）以及數據科學平台（如 Scikit-learn 文檔）都詳細讨論此概念和應用。

3. 歸因、賦予 (Attribution of Quality or Action):

   • 指将某種特質、性質、動機或行為歸于某人或某物。這個含義比“歸咎”更中性，不一定帶有負面色彩。
   • 例句理解： "The imputation of wisdom to the elderly is a common cultural stereotype." (将智慧歸于老年人是一種常見的文化刻闆印象。) 或者 "The imputation of motive is often speculative." (對動機的歸因常常是推測性的。)
   • 來源： 語言學、哲學和社會學文獻中會探讨這種意義上的歸因行為。

總結來說：

• 在日常語言和法律道德領域，imputation 主要指将責任、過失或不良意圖歸咎于某人。
• 在統計學、數據科學和計算機科學領域，imputation 主要指對缺失數據進行填補的技術過程。
• 在更廣泛的分析和哲學讨論中，它可以指将任何特性或原因歸因于某個對象。

理解這個詞的關鍵在于把握其核心動作——“将某物（責任、價值、特性、數值）賦予或歸于另一物”，并根據上下文判斷其具體指向是負面的歸咎、中性的歸因，還是技術性的數據填補。

網絡擴展資料

“imputation”是一個名詞，主要含義為“歸咎、歸因”或“（數據科學中的）填補”，具體解釋如下：

1. 核心含義

• 詞源：源自拉丁語 imputare（意為“歸因于”），由動詞 impute（歸因/歸咎）派生而來。
• 基本定義：
  • 歸咎責任或屬性：将某種行為、責任、品質等歸于某人或某事物，通常帶有負面含義（如指責）。
  • 數據填補：在統計學或計算機科學中，指通過算法填補缺失數據的過程。

2. 不同語境下的用法

（1）日常或法律場景

• 表示“指控”或“歸咎”：

  例句：The imputation of fraud damaged his reputation.
  （“欺詐的指控損害了他的聲譽。”）

（2）學術或技術場景

• 數據科學/統計學：指用估計值替代缺失數據的方法（如均值填補、多重插補法）。

  例句：Missing values were handled by k-nearest neighbor imputation.
  （“通過K近鄰插補法處理缺失值。”）

3. 近義詞與反義詞

• 近義詞：
  • Attribution（歸因，中性）
  • Ascription（歸屬，多用于屬性）
  • Accusation（指控，更直接）
• 反義詞：
  • Exoneration（免責）
  • Denial（否認）

4. 使用注意事項

• 隱含傾向：日常使用中常隱含負面責任（如錯誤、過失），需結合上下文判斷語氣。
• 專業術語：在數據領域為中性技術術語，需明确上下文避免歧義。

如果需要進一步了解具體領域（如法律歸責或數據插補算法），可提供更多示例或擴展解釋。

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