| 如果明天就要投票，請問您會投票給誰，是選前民意調查常被用來測量受訪者意向的指標，但並非每位受訪者在接受訪問時就已明白自己心中的意向，距投票時間愈久，己表態支持候選人的受訪者就愈少，所以利用推估模式來推估未表態選民支持意向及可能投票行為，為選舉預測不可或缺之分析，在分析”拒答，”不知道”等游離選民之投票行為時，我們將這些受訪者的性別，年齡，教育程度，政黨傾向，省籍及各區域過去之投票行為作為判斷這些受訪者會投給那一組候選人之依據，並可計算其可能投給四組候選人之機率，其原則及統計方法如下：未表態選民之不完整資料（Incompleted Data）的意義含蓋了（Missing Data），（Censored Data ）及（Nonresonse Data ），是構成民意調查統計分析上相當困擾的問題，其中包括計算與推論，Dempster，Laird and Rubin （1997）所提出ＥＭ演算法為最大概似估計法提供了一個簡便的代疊程序，但其中仍存有許多困難，當模型複雜時，其中Ｅ步驟及Ｍ步驟在計算上皆不易獲得，估計式的變異也不易求得，本研究將以Gibbs Sampler 的模擬隨機過程應用於多重插補（Multiple Imputation） 推估出未表態選民之投票行為，同時我們將提出一個簡單的數值方法去計算估計式的漸近變異數． |