データ分析の前処理における重要なポイントの一つとして、欠測データをどのように扱うかがある。
入門向けの記事だと単純に平均値や0埋めなどを施して、そのまま機械学習モデルに投入する例が多いが統計学的にはこのような単一代入法と呼ばれる手法はバイアスを生じる。
そこで使われるのが多重代入法と呼ばれる手法である。

多重代入法について詳しく知りたかったので、評価の高い「欠測データ処理」を読んだ。

本書では欠測データの種類、単一代入法・多重代入法の理論的な側面とともにRによる実際のコード例も紹介されている。
例えば、一口に欠測データといってもその生成メカニズムとしてMCAR, MAR, NMARなどの種類が存在する。ある調査では経験的に完全にランダムに欠損が生じているデータ（MCAR）は公的統計の調査においては約10～20%程度という結果もある。
MARによる欠損は単一代入法ではバイアスが生じるため、多重代入法を利用するべきである。多重代入法とは欠測データの分布から独立かつ無作為に抽出されたM個のシミュレーション値によって欠測値を置き換えるものである。

最後の「おわりに」の章にある3つの疑問に対する回答が、なぜ多重代入法を使うのかという説明として非常にわかりやすかった。「なぜ複数回の代入が必要なのか」という疑問に対して、複数回の代入を行うことで推定に関する不確実性を代入されたデータに取り入れることで、標準誤差を適切にすることができると書かれている。これによって母集団パラメータの推定を妥当なものとすることができる。