此題為本試卷最難題。A只涉及變量本身，D涉及數(shù)據(jù)集整體，這兩種方法都不會(huì)影響自變量之間的相關(guān)性，即不會(huì)讓VIF值產(chǎn)生顯著變化。而BC兩種方法都是以變量之間的聯(lián)系作為填補(bǔ)的基礎(chǔ)，會(huì)在一定程度上改變變量之間的相關(guān)性，導(dǎo)致VIF值變化。

在處理缺失值時(shí)，不同的方法會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的屬性和模型的結(jié)果產(chǎn)生不同的影響。我們來分析每種選項(xiàng)對(duì)VIF（方差膨脹因子）的可能影響：

1. **均值填補(bǔ)（A）**：
- **分析**：均值填補(bǔ)會(huì)在缺失值位置插入變量的均值。這種方法簡單易行，但可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的方差減少，數(shù)據(jù)的原始相關(guān)性被削弱或扭曲。由于VIF用于檢測多重共線性，均值填補(bǔ)通常不會(huì)顯著增加VIF值，因?yàn)樗粫?huì)引入新的相關(guān)性。

2. **K-means聚類填補(bǔ)（B）**：
- **分析**：K-means聚類填補(bǔ)通過利用數(shù)據(jù)的聚類結(jié)構(gòu)來填補(bǔ)缺失值。這種方法更加復(fù)雜，可能在某些情況下引入額外的相關(guān)性或結(jié)構(gòu)，從而增大VIF值，尤其是如果聚類中心本身與其他變量有很強(qiáng)的相關(guān)性時(shí)。

3. **回歸填補(bǔ)（C）**：
- **分析**：回歸填補(bǔ)通過建立回歸模型預(yù)測缺失值，利用其他特征的線性關(guān)系進(jìn)行填補(bǔ)。因?yàn)樘钛a(bǔ)過程直接利用已有特征間的關(guān)系，可能導(dǎo)致多重共線性增加，從而顯著提高VIF值。

4. **忽略缺失值的極大似然估計(jì)（D）**：
- **分析**：這種方法在估計(jì)參數(shù)時(shí)處理缺失值，但它并不會(huì)改變數(shù)據(jù)集本身，也不應(yīng)該顯著影響多重共線性。因此，通常不會(huì)導(dǎo)致VIF值的顯著變化。

綜上所述，**回歸填補(bǔ)（C）**和**K-means聚類填補(bǔ)（B）**有可能導(dǎo)致VIF值的顯著增加。因而，正確的答案是 **B 和 C**。