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我有以下数据集

seed(1)
dt <- data.frame(name= rep(c("A", "B", "C"), c(9,11,10)), 
                 year=c(2001:2009,2000,2002:2011,2001:2010),
                 var1=c(NA,rnorm(10),NA,rnorm(18)),
                 var2=c(rnorm(10),NA,NA,rnorm(18)), var3=rnorm(30))

NA在某些变量中包含s。我使用plm包来估计以下模型：

fit.plm <- plm(var1 ~ var2 + var3, data=dt, model = "within", index=c("name","year"), na.action = na.exclude)

现在，我想提取拟合值。据我了解，最好的方法是从我的响应变量中减去残差var1（因为没有函数可以获取拟合值pml（参见此处）：

fit.plm$model[[1]]-fit.plm$residuals
          2           3           4           5           6 
-0.18364082  0.36118823  0.02070257  0.78060817  0.05237859 
          7           8           9          10          13 
 0.12783116  0.03599601 -0.17847569  0.11584831  0.21904021 
         14          15          16          17          18 
 0.75298182  0.18605829 -0.15536450  0.30810595 -0.13921289 
         19          20          21          22          23 
-0.35047492  0.08139121 -0.02019619  0.14397486  0.07854582 
         24          25          26          27          28 
-0.01082184 -0.05211639 -0.02904097  0.43262570 -0.46925312 
         29          30 
 0.37524551  0.35541691

但它排除了带有NAs 的行。我想NA在原始数据集有NAs 的地方用 s 填充拟合值。必须有一种聪明而简单的方法来将NAs 从填充dt到我的拟合值，但我看不到它。非常感谢任何帮助！

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我使用complete.cases. 它有效，但可能有更好的方法：

fited.values <- rep(NA,nrow(dt))
fited.values[complete.cases(dt)] <- fit.plm$model[[1]]-fit.plm$residuals

fited.values
 [1]           NA  0.044116999 -0.001511951  0.182792055 -0.136758888
 [6] -0.009162091  0.220851814  0.221807764  0.228046083  0.297558446
[11]           NA           NA  0.130133821  0.211737223  0.339328498
[16]  0.379826505  0.102156480  0.024129950  0.213088736  0.235454141
[21]  0.321319682  0.420673101  0.474030175  0.497573470  0.205056353
[26]  0.168080225  0.309537308  0.010202845  0.082264514  0.260143856
于 2014-03-05T09:32:13.917 回答