数据缺失情境下部分线性模型的经验似然推断：理论、方法与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据作为决策和研究的重要依据，其完整性对于准确分析和有效推断至关重要。然而，实际数据收集过程中，由于各种因素的影响，如测量误差、样本遗漏、设备故障、人为疏忽等，数据缺失的现象极为普遍。在医疗研究中，可能因患者中途退出实验，导致部分临床指标数据缺失；在经济调查里，受调查对象配合度不高的影响，一些关键经济变量数据无法获取；在环境监测中，仪器故障也会造成部分时段的监测数据缺失。这些缺失的数据严重阻碍了对数据的全面分析，降低了模型的精度和可靠性，进而影响到基于数据的决策制定。

部分线性模型作