假设我们仅限于使用SAS并拥有面板/纵向数据集。我们有队列和时间的指标，以及一些测量变量y。
data in;
input cohort time y;
datalines;
1 1 100
1 2 101
1 3 102
1 4 103
1 5 104
1 6 105
2 2 .
2 3 .
2 4 .
2 5 .
2 6 .
3 3 .
3 4 .
3 5 .
3 6 .
4 4 108
4 5 110
4 6 112
run;
请注意，群组和时间的单位是相同的，因此如果数据集到达时间单位6，则每个连续的面板单位将比其之前的那个短一个周期。
我们在实际数据之间存在两个面板单元的差距。目标是从两个“夹心”它们的线性插入两个缺失的面板单元（组群2和3的值）。对于在时间5的群组2，内插值应该是0.67*104 + 0.33*110，而对于群组3在时间5，它将是0.33*104 + 0.67*110。基本上你只有2/3用于更接近的面板单元与实际值，而1/3用于另外的面板单元。你当然会有缺失值，但对于这个玩具示例来说这不是问题。
我在想象解决方案涉及滞后和使用first.运算符和循环，但我的SAS太差了，我甚至不愿提供我破坏的代码示例。
答案 0 :(得分：0)
我有一个解决方案，但它受到折磨。必须有一个更好的方法来做到这一点，这需要Stata中的一行。
首先我们使用Function as function pointer: 1
Functor as function pointer: 0
Functor as functor: 1
制作两个填充的面板单元的表格，即“三明治的面包”
proc SQL接下来我们遍历这个简化数据集的行以产生插值，我不完全按照这里的操作，我修改了一个我发现的相关例子。
proc sql;
create table haveY as
select time, cohort, y
from startingData
where y is not missing
order by time, cohort;
quit;
这确实产生了所需的内容，可以使用data wantY;
set haveY(rename=(y=thisY cohort=thisCohort));
by time;
retain lastCohort lastY;
lastcohort = lag(thisCohort);
lastY = lag(thisY);
if not first.time then do;
do cohort = lastCohort +1 to thisCohort-1;
y = ((thisCohort-cohort)*lastY + (cohort-lastCohort)*thisY)/(thisCohort-lastCohort);
output;
end;
end;
cohort=thisCohort;
y=thisY;
drop this: last:;
run;
proc sort data=work.wantY;
by cohort time;
run;
将其加入到起始表中：proc sql。由于冗长而不是一个完全令人满意的解决方案，但确实有效。