多重插补可以与分数多项式和样条一起使用。让我们这么说$f(x)$代表您的功能形式（例如，$f(x) = x + x^.5$）。让$f_m()$是在每个中估计的函数$M$合成样本，那么你的功能是$\frac{1}{M}\sum^M_m f_m(x)$.

假设您使用的软件可以为 x 的每个唯一值提供标准误差估计，您可以使用 Rubin 的（调查中不答复的多重插补；1987 年）公式来计算标准误差。多重插补的自由度有小样本和大样本公式。大样本公式（也在 Rubin 中）只采用与标准误差相同的输入，因此也可以使用。小样例以模型的自由度为输入；这个公式是否可以在这里应用对我来说并不明显。