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对于“数据缺失”问题，我们设二维随机变量（X，Y），X为协变量，Y为受X影响的目标变量，δ为指示变量。在实践中，我们通常可以得到这样一组不完全的随机样本（Xi，Yi，δi），其中所有的Xi都被完全观测到，Yi是有缺失的，当Yi缺失时δi=0，否则δi=1，且有P（δi=1）=P（δ2=1）=…=P（δn=1）=P，即Y是完全随机缺失（MCAR）的，且每条记录出现缺失的可能性是相同的。
本文将在上述假设下对Y的均值EY进行估计。
第1章 中介绍了我们所研究问题的背景。
第2章 在考虑到X与Y之间不一定有明确的函数关系的前提下，充分利用可观测到的数据给出了EY的一个估计量。
第3章 中我们用完全数据做了非参数回归，得到了EY的一个估计量。
第4章 用模拟计算将它们做了比较。