多重填补法
多重填补法（Multiple Imputation, MI）是一种处理缺失数据的统计方法。缺失数据问题在实际数据分析中十分常见，如何有效处理这些缺失值是确保分析结果可靠性的关键。多重填补法的核心理念是生成多个可能的填补值，以形成若干个完整的数据集，然后对这些完整的数据集进行分析，并将分析结果加以综合，以得到最终的分析结论。
1、随机回归填补法相关介绍
随机回归填补法（Random Regression Imputation，RRI）是一种处理缺失数据的技术，它通过建立回归模型来预测缺失值，并在预测值中加入随机误差，以反映填补过程中的不确定性。该方法结合了回归模型的预测能力和随机波动，生成的填补数据更能真实地反映数据的变异性。
RRI的主要优点包括避免了确定性填补方法的偏差，保留了数据结构，并且适用于多种数据类型和模型。然而，它也有局限性，比如依赖于误差项的正态性假设和可能的过拟合风险。总体而言，RRI提供了一种强健的填补数据的方式，能够生成更为合理和多样化的缺失值填补结果。
