打ち切り変数の代入

変数が約200の医療データセットがあります。変数の1つは、バイオマーカー（特定の酵素の濃度）です。その分布は正しいスキューであり、問​​題は特定のレベルを超える値がそのレベルで打ち切られたり、打ち切られたりすることです。したがって、変数の平均は約10ですが、50を超える値は50として記録されます。

これらの打ち切り値に連続値を代入したいと思います。現在、R のマウスパッケージで複数の補完を使用していますが、他のシステムも利用可能であり、他のアプローチを受け入れています。私が考えていたのは、これらのすべての打ち切り値を欠落するように再コード化してから、代入を実行することでした。最初に打ち切られた帰属値のいずれかがカットオフを下回っている場合、それらはカットオフ値として割り当てられます。

これについての意見、および/またはこれに対処するためのより良い方法を知りたいのですが。

複数の代入を含む代入の方法は、50を超えるデータがどのように分布しているかを理解できなければ、暗闇の中でのショットです。200の変数があるので、それらのいずれかがバイオマーカーと相関していますか？バイオマーカーの回帰を共変量の関数として当てはめることができれば、そのモデルを使用して、切り捨てられたものの値を予測できます。モデルの残差分散に基づいて予測にエラーを適用し、そのようにして複数の代入を生成できます。それはもっと賢明でしょう。もちろん、これは有効なモデルを見つけることができ、残差の平均がゼロで分散が一定であることを前提としています。モデルを構築するには、切り捨てられていないバイオマーカー値のみを適合させます。