替换缺失值

缺失观察值可能会在分析中导致问题，如果序列中缺少值，会无法计算某些时间序列度量。有时，仅仅是特定的观察值未知。此外，数据缺失的原因可能包括：

• 每个差分度会使序列长度减 1。
• 每个季节性差分度会使序列长度减少 1 个季节。
• 如果您创建的新序列包含在现有序列末尾之外的预测（单击保存按钮，选择合适选项），原始序列和产生的残差序列会缺少新观察值的数据。
• 某些转换（例如，对数转换）会导致缺失原始序列的特定值数据。

序列开头和末尾的缺失数据不会引发特殊的问题，只会缩短序列的有效长度。序列中间的缺口（内嵌缺失数据）是更为严重的问题。根据使用的分析过程，问题程度也有所不同。

“替换缺失值”对话框允许您从现有变量创建新的时间序列变量，将缺失值替换为根据多种方法之一估计的值。新变量缺省名称为用来创建它的现有变量的前六个字符，然后紧跟一个下划线和序列号。例如，对于变量 price，新变量名称可以是 price_1。新变量保留来自原始变量的已定义值标签。

要替换时间序列变量的缺失值

1. 从菜单中选择：

   转换 > 替换缺失值...

2. 选择要用于替换缺失值的估算方法。
3. 选择要替换其缺失值的变量。

根据需要，您可以：

• 输入变量名称以覆盖缺省的新变量名称。
• 为选定变量更改估算方法。