欠測データ
欠測に対して堅牢ではないデータ解析手法に対しては、欠測データを「埋める」、すなわち代入する必要がある。欠測値に対して単一の値を代入する単一代入法(simple imputation)と、複数の値を代入する多重代入法(multiple imputation)とが知られている。
Rubin は、5回以下であっても、代入を繰り返すことで推定の質が大幅に向上すると主張した。 実用上、2、3回の代入だけでも、多数回の代入と同等の効果が得られる。 ただし、代入の回数が少なすぎると、 統計的検出力が大幅に失われる可能性があり、20〜100回以上の代入を推奨している学者もいる。 多重代入法を用いた場合は代入したデータセットごとに解析を繰り返す必要があり、その解析結果を統合するのには複雑な手法が必要となる場合もある 。
期待値最大化アルゴリズムは、完全なデータセットが利用可能である場合に計算される統計量が、欠測データのパターンを考慮して推定(代入)される手法であり、欠測値そのものは代入されない。
入手可能な情報を全て考慮する手法であり、代入された値を用いることによる歪みが生じない。
生成的アプローチ: 期待値最大化アルゴリズム 完全な情報の最尤推定
識別的アプローチ: 欠測データの最大マージン分類
部分的な識別方法も使用できる。