分析対象データ中に欠測値が含まれるいわゆる不完全データの問題は，現実のデータ解析の場では回避できない．EMアルゴリズムは，諸種の統計モデルに対して不完全データから最尤解を導くための統一的な反復アルゴリズムで，既に，工学・医学・社会学・経営学など統計分析が必要とされるほぼすべての分野で，このアルゴリズムを適用した分析手法が多く確立されている．また，データの不完全性を一般的に取り扱う枠組みの下で，欠測値に限らず寿命データ中のセンザードやトランケイト，分割表におけるクラス併合，さらに，ロバストモデルやベイズモデル，潜在変数モデル，ニューラルネットワークモデルなどの推定問題もその適用の対象とする点で，汎用性のあるアルゴリズムでもある．本書は，最初に不完全データを取り扱う枠組みを与えた下で， EMアルゴリズムを解説し，諸種の統計モデルへの具体的な適用を最近のMCMCアルゴリズムとの関連まで含めて紹介している．また，関連するソフトウェアSOLAS，LEMの紹介も行っている