ˇ﹏ˇ 缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。缺失值的一般处理方法主要有3插补阶段(Imputation Phase): 用估计值填补缺失数据从而创建完整的数据集。这个过程重复m 次以创建m 个插补数据集。分析阶段(Analysis Phase): 将分析模型拟合到m 个数据集中
特别要指出的是，基础数据并不一定是平衡的，只要在输入文件中有表示即可。如果观测值中有缺失数据，一定要保证文件中给这些缺失值留有位置。要使用Pool对象从文件读取数据，在缺失值与多重补漏分析的前三讲中，我们讲述了截面数据多重补漏的MVN 与MICE 方法，它们可以直接适用于面板数据吗？关于前三讲推文，详见Stata数据处理：缺失值与多重补漏分析(一)
这两种数据的缺失值处理方法有所不同。横截面数据是指在某一时点收集的不同对象的数据，例如北京、上海、广州、深圳等30 个城市今天的最高气温；时间序列数据(3个截面数、9个年份) 1、缺失值按NA处理2、缺失值按0处理3、1和2结果对比可以发现，若以平衡面板数据的形式导入含有缺失值的数据，则在所有分析过程中，它会自动删除含有
蓝色曲线代表那些观察到执行功能的患者的分布，这是可以从数据中观测的；红色曲线代表那些执行功能缺失的患者的分布，可以看到其数值较低，因为我们假设缺失数据的经验上讲，如果想顺利运行空间回归，首先观测数据性质要良好，即不要有缺失值、无穷值等；其次是空间权重矩阵最好为稀疏(即有大量0值),每个单元确保至少有1个邻居(即不能出现某行全为0的
对于横截面数据，我们通常使用某个具体的数值来代替缺失值，例如非缺失数据的平均值、中位数或者众数。A=[23nan3nan nan84];v=mean(A,'omitnan');%平均值%v=median(A,'omitnan');%中spregsem估计了MLE空间误差截面回归模型。spregsem可以估计以下模型：1-干扰项的异方差回归模型。2-扰动项下的非正态回归模型。spregsem估计了tobit的连续和
