Multiple Imputation — MICE

Multiple Imputation (MI)는 1987년 Donald B. Rubin이 공식적으로 소개한, 결측치를 다루기 위한 원칙에 기반한 통계적 절차입니다. 각 결측치를 한 번만 대체하는 대신, MI는 결측치의 사후 예측 분포에서 가능한 값들을 추출하여 결측된 부분을 m번 채우는데, 이는 m개의 완전한 데이터셋을 생성합니다. 각 데이터셋은 독립적으로 분석되고, 결과는 Rubin의 통합 규칙을 사용하여 단일 추정치 세트로 결합됩니다. van Buuren과 Groothuis-Oudshoorn (2011)이 대중화한 MICE 변형(Multivariate Imputation by Chained Equations)은 각 변수를 순차적인 조건부 회귀 모델 시퀀스를 통해 대체함으로써 혼합 변수 유형으로 접근 방식을 확장합니다.