Manuale di Gretl: Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library
Indietro | Capitolo 4. File di dati | Avanti

# Valori mancanti nei dati

I valori mancanti vengono rappresentati internamente come `DBL_MAX`, il più alto numero in virgola mobile rappresentabile sul sistema (che è probabile sia almeno 10 alla trecentesima potenza, e non va interpretato come un valore legittimo dei dati). Nei file di dati in formato interno vanno rappresentati come `NA`, mentre se si importano dati in formato CSV `gretl` riconosce alcuni modi comuni di rappresentare i valori mancanti: −999, la stringa `NA` (in maiuscolo o minuscolo), un singolo punto, o semplicemente una stringa vuota. Queste ultime, ovviamente, vanno delimitate in modo opportuno, ad es. `120.6,,5.38` indica che il valore di mezzo è mancante.

Per quanto riguarda il trattamento dei valori mancanti durante le analisi statistiche, `gretl` si comporta nel modo seguente:

- Nel calcolo delle statistiche descrittive (media, deviazione standard, ecc.) con il comando `summary`, i valori mancanti sono semplicemente ignorati, e la dimensione del campione viene corretta adeguatamente.

- Nel calcolo delle regressioni, `gretl` per prima cosa corregge l'inizio e la fine del campione, troncandolo dove occorre. Ad esempio, possono esserci dei valori mancanti all'inizio del campione perchè la regressione comprende serie differenziate, ritardate e così via. Oppure i valori mancanti possono trovarsi alla fine del campione, a causa della compresenza di serie con diverso livello di aggiornamento, o di serie anticipate.

Se `gretl` trova dei valori mancanti "all'interno" dell'intervallo del campione per una regressione (che può anche essere troncato), il risultato dipende dal tipo di dataset e dallo stimatore scelto. In molti casi, il programma eseguirà le stime saltando automaticamente le osservazioni che contengono valori mancanti, emettendo un messaggio che indica quante osservazioni sono state escluse. Tuttavia, ci sono procedure che non saltano automaticamente le osservazioni mancanti: tutti gli stimatori autoregressivi, gli stimatori di sistema (come il SUR) e i minimi quadrati non lineari. Nel caso di dati panel, l'esclusione automatica delle osservazioni mancanti avviene solo se il dataset risultante costituisce un panel "bilanciato". In tutti i casi in cui l'esclusione automatica delle osservazioni mancanti non è supportata, `gretl` emette un messaggio di errore e non produce stime.

In tutti i casi problematici dovuti a valori mancanti all'interno di un dataset, è possibile ricorrere alla funzione `misszero` (da usare con cautela!) del comando `genr`. Eseguendo

`genr pippo = misszero(pluto)`

è possibile produrre la serie `pippo`, che è identica a `pluto`, tranne per il fatto che tutti i valori mancanti sono stati trasformati in zeri. In seguito, costruendo opportunamente delle variabili dummy, sarà possibile eliminare dalla regressione le osservazioni che contengono valori mancanti, pur mantenendo lo stesso intervallo del campione[1].

### Note

[1] | `genr` offre anche la funzione inversa di `misszero`, ossia `zeromiss`, che sostituisce in una serie i valori zero con il codice per i valori mancanti.

Indietro | Partenza | Avanti
Creare un file di dati da zero | Risali | Raccolte di file di dati