방법 증거 기록
MICE
Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE) is an iterative procedure for handling missing data in multivariate datasets. Introduced by Stef van Buuren and Karin Groothuis-Oudshoorn through the R package mice (2011), the algorithm fills each missing variable using a separate regression model conditioned on all other variables, cycling through variables repeatedly until the imputed values converge. The result is m completed datasets that are analysed separately and combined using Rubin's rules.
원본 기록
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Multivariate Imputation by Chained Equations (MICE)
분류학적 방법 기록 · process-pipeline / statistics
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