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数据缺失是在数据收集中普遍存在的现象，因而缺失数据的插补问题就成了数据分析领域的重要命题．常用的插补模型有参数模型、非参数模型和半参数模型，其中关于半参数模型的研究较少，考虑到半参数模型的优越性，文章将半参数回归模型与插补方法相结合，利用最小二乘核估计构建半参数模型，再利用辅助变量对目标变量进行估计来建立缺失数据的插补数据集，进而实现缺失数据的插补，并通过案例探究该方法的实现及其可行性．