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在意大利，这些问题尤其重要，因为它们构成了 BES（公平和可持续福祉）指标的基础，而这些指标是政府经济和财政规划文件（Istat，2024）的基础。值得注意的是，这些指标中很大一部分基于调查数据，如果不解决不完整或缺失的答复，这些数据很容易不准确和不可靠。人工智能的应用，特别是机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，为解决调查中缺失数据的问题提供了一种有希望的解决方案。可以采用此类方法来预测和估算缺失值，从而提高统计数据集的整体质量。传统技术（例如平均值或中位数估算）经常会引入偏差，而基于人工智能的方法可以促进更精确和公正的估计。可以使用多种机器学习和深度学习模型来估算健康和环境统计数据中的缺失数据。
通过人工智能增强官方统计数据
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