多重插补type
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ICE模块允许大多数Statsmodels模型拟合独立或因变量上具有缺失值的数据集，并为拟合参数提供严格的标准误差。基本思想是将具有缺失值的每个变量视为回归中的因变量，其中一些或所有剩余变量作为其预测变量。MICE程序循环遍历这些模型，依次拟合每个模型，然后使用称为“预测平均匹配”（PMM）的过程从拟合模型确定的预测分布中生成随机抽取。这些随机抽取成为一个插补数据集的估算值。
默认情况下，每个具有缺失变量的变量都使用线性回归建模，拟合数据集中的所有其他变量。请注意，即使插补模型是线性的，PMM过程也会保留每个变量的域。因此，例如，如果给定变量的所有观测值都是正，则变量的所有估算值将始终为正。用户还可以选择指定使用哪个模型为每个变量生成插补值。