Uzupełnianie wielokrotne — MICE

Uzupełnianie wielokrotne (MI), formalnie wprowadzone przez Donalda B. Rubina w 1987 roku, jest zasadniczą procedurą statystyczną do radzenia sobie z brakującymi danymi. Zamiast zastępować każdą brakującą wartość jednokrotnie, MI wypełnia luki m razy — za każdym razem pobierając prawdopodobne wartości z posteriorowego rozkładu predykcyjnego brakujących danych — tworząc m kompletnych zbiorów danych. Każdy zbiór danych jest analizowany niezależnie, a wyniki są łączone w jeden zestaw estymatorów przy użyciu reguł łączenia Rubina. Wariant MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations), spopularyzowany przez van Buurena i Groothuis-Oudshoorn (2011), rozszerza podejście na zmienne mieszanych typów poprzez uzupełnianie każdej zmiennej po kolei za pomocą sekwencji warunkowych modeli regresyjnych.