Multiple Imputation — MICE

Multiple Imputation (MI) 是 Donald B. Rubin 于 1987 年正式提出的、用于处理缺失数据的一种原则性统计程序。MI 不会像单次插补那样只替换一次缺失值，而是将缺失值填补 m 次——每次都从缺失数据的后验预测分布中抽取合理的值——从而生成 m 个完整的数据集。每个数据集独立进行分析，然后使用 Rubin 的汇集规则将结果合并为一组估计值。MICE（Multivariate Imputation by Chained Equations，多元链式方程插补）变体由 van Buuren 和 Groothuis-Oudshoorn 于 2011 年推广，它通过依次对每个变量进行条件回归模型插补，将该方法扩展到了混合变量类型。