代入法 (統計学)
回帰代入法では、他の変数に基づいて変数の観測値を予測するために回帰モデルを作成し、その回帰モデルを使って、その変数の欠測データに代入する。言い換えると、完全なケースもあれば不完全なケースもある中で、利用可能な情報を駆使して特定の変数の値を予測する。次に、回帰モデルからの適合値を使用して、欠測データに代入する。
問題は、代入されたデータの推定に誤差項が含まれていないため、推定が残差分散なしで回帰直線に完全に一致することである。これにより、平均値代入法とは逆に関係が過剰に識別されるし、入力された値のバラツキを過小評価する。回帰モデルは、欠測データの最も可能性の高い値を予測するが、その値に関する不確実性は提示しない。
確率的回帰は、平均回帰分散を回帰代入に追加してエラーを導入することにより、回帰代入における誤差項の欠如を修正することにある程度成功した。確率的回帰では、上記の手法よりも偏りを減らすことができるが、単純な残差分散よりも多くのノイズが導入されるべきではないかという問題がある 。