鉴于这种关系，我想预测已知降水的水位，但是历史上几乎没有观察到水位……说n = 5左右。使用R中的MICE软件包，我随机选择了长期水位数据的小样本，并使用z得分估算了缺失变量，而没有缺失记录。
mice(subset, method = "norm", maxit = 200)
当随机样本达到均值以上和以下的良好观察范围时，效果很好（甚至令人惊讶）。 imputed data - n=5 - good fit
当随机样本仅在均值的一侧命中观测值时，一切都会陷入地狱。 imputed data - n=5 - poor fit
我知道我可以通过增加n来提高拟合度，但是重点是要尝试估算稀疏数据集。我觉得好像在这种推论中遗漏了一些东西，但并不能完全说明预测变量是一组z得分，该z得分已经包含有关数据的均值和SD的信息。
我想改善或限制插补，以使插补结果的z得分与降水z得分相似。
MICE可能不是执行此操作的最佳方法，因此我愿意接受任何建议。
