Task: Data-Imputation (source dataset: tablib)

Please fill in the missing value in the input table. The missing value is denoted by '[MISSING]'. Please only return the value filled in. Do not return the whole table.

No explanation, return the value filled in JSON format: {"value": "filled_value"}. 

Input Table:
| B 152       |   Estimate |   Std..Error | t.value   |   Pr...t.. |   Unnamed: 5 |
|:------------|-----------:|-------------:|:----------|-----------:|-------------:|
| (Intercept) |   -1854.97 |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | [MISSING] |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |
| None        |     nan    |          nan | nan       |        nan |            1 |



row_idx: 47
col_idx: 3
col_name: t.value
label: nan
output: value: nan
tablib_key: tables/job=github_000005/batch=002383/d5mwrTvTsR8HNZMR13FRhid_LYgZYoQHFAnF-4gTh-A=