Missing Value

释义 Definition

缺失值：在数据表、统计分析或程序输入中，本应有记录的位置却没有有效数值（可能为空白、NA、NULL、NaN 等），需要用删除、填补（插补）或专门算法来处理。日常语境里也可泛指“缺少的数值/未给出的数”。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈmɪsɪŋ ˈvæljuː/

例句 Examples

The dataset has missing values.
这个数据集有缺失值。

To avoid biased results, we imputed each missing value using the median of the column before running the model.
为避免结果产生偏差，我们在建模前用该列的中位数对每个缺失值进行了插补。

词源 Etymology

missing 来自动词 miss（“错过、缺少”），含“缺失的、找不到的”之意；value 源自拉丁语 valere（“有价值、强健”），在现代英语中常指“数值/值”。合在一起，missing value 直译就是“缺失的数值”，在统计与数据科学语境中固定指“缺失数据点”。

相关词 Related Words

• Null
• NaN
• NA
• Blank
• Imputation
• Incomplete
• Outlier
• Data Cleaning

文献与著作中的用例 Literary / Notable Works

• R for Data Science（Hadley Wickham & Garrett Grolemund）：讨论用 NA 表示缺失值及清洗策略。
• Python for Data Analysis（Wes McKinney）：系统讲解 NaN、缺失值处理与填补方法。
• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）：在建模与数据预处理语境中涉及缺失数据问题。
• An Introduction to Statistical Learning（James, Witten, Hastie, Tibshirani）：以教学示例说明缺失值对分析与预测的影响。