多重填补(multiple imputation, MI),又称“多重插补”,指一种通过生成多个数据集来提高缺失值估计准确性的方法。对每个缺失值用若干个可能值进行填补,再对填补后的若干个“完整”数据集分别进行分析,综合所有分析的结果,从而得到该缺失值的估计值。
所属分类卫生统计学
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