Manuale di Gretl: Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library
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# Gestione dei valori mancanti

Sono disponibili quattro funzioni speciali per gestire i valori mancanti. La funzione booleana `missing()` richiede come unico argomento il nome di una variabile e produce una serie con valore 1 per ogni osservazione in cui la variabile indicata ha un valore mancante, 0 altrove (ossia dove la variabile indicata ha un valore valido). La funzione `ok()` è il complemento di `missing`, ossia una scorciatoia per `!missing` (dove `!` è l'operatore booleano NOT).

Ad esempio, è possibile contare i valori mancanti della variabile `x` usando

          genr nmanc_x = sum(missing(x))

La funzione `zeromiss()`, che richiede anch'essa come unico argomento il nome di una serie, produce una serie in cui tutti i valori zero sono trasformati in valori mancanti. Occorre usarla con attenzione (di solito non bisogna confondere valori mancanti col valore zero), ma può essere utile in alcuni casi: ad esempio, è possibile determinare la prima osservazione valida di una variabile `x` usando

          genr time
          genr x0 = min(zeromiss(time * ok(x)))

La funzione `misszero()` compie l'operazione opposta di `zeromiss`, ossia converte tutti i valori mancanti in zero.

Può essere utile chiarire la propagazione dei valori mancanti all'interno delle formule di `genr`. La regola generale è che nelle operazioni aritmetiche che coinvolgono due variabili, se una delle variabili ha un valore mancante in corrispondenza dell'osservazione t, anche la serie risultante avrà un valore mancante in t. L'unica eccezione a questa regola è la moltiplicazione per zero: zero moltiplicato per un valore mancante produce sempre zero (visto che matematicamente il risultato è zero a prescindere dal valore dell'altro fattore).

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