python多重插补

多重插补是一种用于处理缺失数据的方法，其思想源自于贝叶斯估计。它认为待插补的值是随机的，取自已观测到的值。在实践中，通常会估计出待插补的值，并根据不同的噪声加上多组可选插补值。然后根据某种选择准则，选取最合适的插补值。

与多重插补相关的一个Python库是statsmodels，它提供了一些函数和类来进行多重插补。在statsmodels中，可以使用statsmodels.stats.Table类来创建和处理列联表。该类可以直接从包含列联表单元格计数的矩形数组对象创建。这个类提供了一些功能，如计算卡方检验、计算列联表的边际分布等。