线性回归 数据缺失

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请教一下：如果我用线性回归的方法填补缺失数据，variables里面的Predicted Variables 与 Predictor Variables 到底是做什么用的？究竟有什么不同？如果按照线性回归估计缺失值的话，应该根据有几个自变量和因变量之间的关系，换算出回归系数，然后再填补缺失的因变量的值。但是MIssing value analysis中的“Regession”里面好像也没有什么自变量和因变量的选项啊！

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关键词：数据缺失 线性回归 Variables predictor regession 线性回归 数据缺失