多重填补proc mi 疑问

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proc mi data=work.data seed=1000 out=work.test;
var v1 v2 v3 ... vn;
run;

利用这个mi多重填补，本来观测是20000多条，填不完以后观测变成了十万多条是为什么？

l
og如下：

NOTE: 数据集 work.data 有 22225 个观测和 86 个变量。
NOTE: “DATA 语句”所用时间（总处理时间）:
      实际时间          0.28 秒
      CPU 时间          0.26 秒

NOTE: 正在写入 HTML Body（主体）文件: sashtml.htm
WARNING: A covariance matrix computed in the EM process is singular. The linearly dependent variables for the observed
         data are excluded from the likelihood function. This may result in an unexpected change in the likelihood
         between iterations prior to the final convergence.
WARNING: The EM algorithm (MLE) fails to converge after 200 iterations. You can increase the number of iterations
         (MAXITER= option) or increase the value of the convergence criterion (CONVERGE= option).
WARNING: The EM algorithm (posterior mode) fails to converge after 200 iterations. You can increase the number of
         iterations (MAXITER= option) or increase the value of the convergence criterion (CONVERGE= option).
WARNING: The initial covariance matrix for MCMC is singular. You can use a PRIOR= option to stabilize the inference.
WARNING: The posterior covariance matrix is singular. Imputed values for some variables may be fixed.
NOTE: 数据集 work.test 有 111125 个观测和 87 个变量。
NOTE: “PROCEDURE MI”所用时间（总处理时间）:
      实际时间          39.12 秒
      CPU 时间          36.84 秒

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关键词：ROC Convergence iterations covariance Likelihood process matrix

可以參考SAS的help-->proc mi-->最一個example(Adjusting Imputed Values with Parameters in a Data Set)
因為預設nimpute=5所以你要加入nimpute=1這個option在proc mi後面就可以了