可生成数据表类型（推荐）
| 文件:Multiple Imputation.png | |
| 节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
|
|---|---|
| 多重插补 | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Multiple Imputation |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | MI |
| 功能亚类别 | 综合分析 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | R |
| 节点简介 | |
利用蒙特卡洛模拟法（MCMC)将原始数据插补成几个完整数据集，在每个数据集中利用线性回归（lm)或广义线性规格（glm)等方法进行插补建模，再将这些完整的模型整合到一起，评价插补模型的优劣并返回完整数据集。该方法主要利用程辑包mice中的mice函数进行。\n用途：不仅仅估计一个可能的值来填补缺失数据，而是创建多个不同的完整数据集，每个数据集中的缺失值都被可能的值替代。\n参数：选择多个需要插补的变量，和多个参加插补的变量 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 4个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 是 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 碎石检验 |
| 下一节点 | 倾向性评分匹配 |
属性“Nodeicon”（作为页面类型）与输入值“File:”包含无效字符或不完整，并因此在查询或注释过程期间导致意外结果。
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