多重插补一般通过MICE算法实现，<br>流程如下：<br>
数据准备
识别缺失模式与变量类型<br>（如数值、分类变量）。<br>
初始插补
用均值、中位数或随机抽样<br>填充缺失值作为初始值。<br>
迭代插补
对每个缺失变量，基于其他变量建立<br>回归模型（如线性回归、逻辑回归）<br>预测缺失值；<br>
更新插补值并循环迭代，直至收敛<br>（通常5-10次迭代）。<br>
生成数据集
重复上述过程生成m个完整数据集<br>（推荐m=5−10）。<br>
分析与汇总
对每个数据集独立分析后，<br>使用Rubin规则合并结果<br>（如参数估计、标准误）。<br>
