分位数回归技术赋能删失部分线性模型多重填补的理论与实践探索

一、引言

1.1研究背景与动因

在当今数字化时代，数据作为关键资源，广泛应用于各领域，从科学研究到商业决策，从医疗保健到社会政策制定。然而，数据收集和分析过程常受数据缺失与删失问题困扰。数据缺失指数据集中某些变量值的遗漏，数据删失则是观测值部分信息丢失或受限，这些问题严重影响数据的完整性和可用性。在医学研究中，跟踪患者治疗效果时，可能因患者中途退出研究导致数据缺失；在生存分析中，由于研究时间限制，部分个体的完整生存时间无法获取，出现数据删失。据相关统计，在实际数据集中，数据缺失率可达10%-30%，在某些复杂研究领域，这一比例