MICE — Multivariate Imputation by Chained Equations

মাল্টিভেরিয়েট ইম্পুটেশন বাই চেইনড ইকুয়েশনস (MICE) হলো মাল্টিভেরিয়েট ডেটাসেটে অনুপস্থিত ডেটা পরিচালনার জন্য একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতি। স্টিফেন ভ্যান বুউরেন এবং ক্যারিন গ্রোথুইস-ওডশোর্ন তাদের R প্যাকেজ mice (2011) এর মাধ্যমে এই অ্যালগরিদমটি প্রবর্তন করেন। এটি প্রতিটি অনুপস্থিত ভেরিয়েবলকে অন্যান্য সমস্ত ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে একটি পৃথক রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করে পূরণ করে। ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে বারবার চক্রাকারে ঘুরতে থাকে যতক্ষণ না ইম্পুট করা মানগুলি অভিসারী হয়। এর ফলে m সংখ্যক সম্পূর্ণ ডেটাসেট তৈরি হয়, যেগুলি পৃথকভাবে বিশ্লেষণ করা হয় এবং রুবিনের নিয়ম (Rubin's rules) ব্যবহার করে একত্রিত করা হয়।