Multiple Imputation — MICE

Multiple Imputation (MI), được giới thiệu một cách có nguyên tắc bởi Donald B. Rubin vào năm 1987, là một quy trình thống kê có nguyên tắc để xử lý dữ liệu bị thiếu. Thay vì thay thế mỗi giá trị bị thiếu một lần, MI điền vào các khoảng trống m lần — mỗi lần rút ra các giá trị hợp lý từ phân phối dự báo hậu nghiệm của dữ liệu bị thiếu — tạo ra m bộ dữ liệu hoàn chỉnh. Mỗi bộ dữ liệu được phân tích độc lập và kết quả được kết hợp thành một bộ ước lượng duy nhất bằng cách sử dụng các quy tắc gộp của Rubin. Biến thể MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations), được phổ biến bởi van Buuren và Groothuis-Oudshoorn (2011), mở rộng phương pháp cho các loại biến hỗn hợp bằng cách ước lượng từng biến lần lượt thông qua một chuỗi các mô hình hồi quy có điều kiện.