这只是对一组用于填补缺失数据的策略的直观解释。

在实践中，分布是未知的，最多可以估计。估计此概率的最佳方法是特定于用例的。了解如何收集训练数据可以帮助您估计/定义这种条件分布。$P(x_{mis}|x_{obs};\mathbf{\theta})$

在实践中，我们通常不会试图得到一个好的估计。保持简单并假设所有特征都是从正态分布中采样的，这可能会让您入门。

这是遵循其中$x_{mis}$$N(\mu, \sigma)$

• $\mu = \sum_i^N \frac{x_{obs,i}}{N}$
• $\sigma = \sum_i^N \frac{(x_{obs,i}-\mu)^2}{N-1}$

. 然而，这样的假设很少是现实的，并且会保证好的模型。看到这个。