ریزش داده‌ها و مقادیر گمشده از مشکلات معمول در تحلیل داده‌ها محسوب می‌شود. لذا اهمیت دارد که با برآورد مقادیر گمشده، داده‌ها کامل شده و در مسیری مناسب و صحیح برای تحلیل قرار داده شوند. دو روش معمول برای مقابله با داده‌های گمشده "جانهی چندگانه" و "وزن‌دهی احتمال معکوس" هستند. در این مقاله، رویکرد سومی‌ معرفی خواهد شد که ترکیبی از دو روش جانهی چندگانه و وزن‌دهی احتمال معکوس است. با توجه به نتایج حاصل از مطالعه شبیه‌سازی روش ترکیبی مزایای بیشتری نسبت به سایر گزینه‌ها دارد. با توجه به وجود مقادیر گمشده در اکثر مطالعات به‌خصوص در حوزه پزشکی، نادیده گرفتن آن‌ها سبب تحلیل اشتباه شده و استفاده از روش‌های نیرومند، برای تحلیل صحیح، با اهمیت تلقی می‌شود.

در این مقاله، یک فرایند خودبازگشتی از مرتبهٔ اول با مقادیر صحیح نامنفی بر اساس عملگر رقیق‌ساز دوجمله‌ای و با نوفه‌ای از نوع پواسن-کومال معرفی شده است. به‌منظور برآورد پارامترهای این مدل، دو روش برآوردیابی شامل برآورد درستنمایی شرطی و روش یول-والکر مورد بررسی قرار گرفته‌اند. همچنین، با انجام یک مطالعهٔ شبیه‌سازی، روش‌های برآوردیابی ارزیابی شده اند. علاوه بر این با استفاده از دو مجموعه دادهٔ واقعی در علوم دامپزشکی عملکرد فرآیند پیشنهادی نشان داده شده است.