如何处理面板数据回归中的NA值？

Question

我正在尝试在包含NA的数据上预测拟合值，这是基于plm生成的模型。以下是一些示例代码：

require(plm)
test.data <- data.frame(id=c(1,1,2,2,3), time=c(1,2,1,2,1), 
   y=c(1,3,5,10,8), x=c(1, NA, 3,4,5))
model <- plm(y ~ x, data=test.data, index=c("id", "time"), 
       model="pooling", na.action=na.exclude)
yhat <- predict(model, test.data, na.action=na.pass)
test.data$yhat <- yhat

当我运行最后一行时，出现错误，提示替换有4行，而数据有5行。

我不知道如何让预测返回长度为5的向量...

如果我运行lm（如下所示），而不是运行plm，我将得到预期的结果。

model <- lm(y ~ x, data=test.data, na.action=na.exclude)

- Rodrigo

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这个问题在plm的2.6-2版本中得到了解决，详见https://dev59.com/7r_pa4cB1Zd3GeqP-wQC#71904457。 - Helix123

Answer 1

截至2022年8月16日，plm版本2.6.2，这个功能应该可以直接使用：Predict out of sample on fixed effects model（见NEWS文件）。其中固定效应模型的预测实现包括支持参数newdata以及样本外预测。特别添加了帮助页面（?predict.plm），专门解释固定效应模型的预测和样本外情况。我认为这是predict.plm应该为您处理的事情——似乎是软件包作者的疏忽，但您可以使用?napredict自己实现它。

 pp <- predict(model, test.data)
 na.stuff <- attr(model$model,"na.action")
 (yhat <- napredict(na.stuff,pp))
 ## [1] 1.371429       NA 5.485714 7.542857 9.600000

- Ben Bolker

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这个问题在plm的2.6-2版本中得到了解决，详见https://dev59.com/7r_pa4cB1Zd3GeqP-wQC#71904457。 - Helix123