Saya menggunakan model lag terdistribusi untuk menganalisis data deret waktu. Durasi periode penelitian adalah 18 tahun, dan observasi adalah data tahunan. Ketika menyertakan efek lag 1 tahun, tahun pertama variabel lag menjadi hilang. Kemudian, efek lag 2 tahun membuat dua data pertama variabel lag hilang, dan seterusnya.
Saya akan menganalisis lima efek lag dalam studi saya, tetapi lima variabel lag menyebabkan 5 data hilang. Saya berasumsi imputasi ganda dapat membantu saya mengatasi hilangnya informasi dalam variabel lag ini, tetapi hasil imputasi tidak masuk akal.
Apakah ada ide yang lebih baik untuk memasukkan data yang hilang dalam variabel lag?
time-series
missing-data
Cchien
sumber
sumber
Jawaban:
Anda tidak dapat membantu tetapi kehilangan informasi ketika Anda menggunakan lag. Saya tidak bisa memikirkan cara lain selain ini, kecuali menggunakan jeda yang lebih pendek.
sumber