交差データと欠損データこんにちは ！
あなたの助けが必要です！
私は同じ個人に対して5年間繰り返し質量測定を行いました。
私は毎月このデータを繰り返してみましたが、何カ月もデータがありません。だから私は欠けているデータがあります。
ただし、月、年、月*年という観点から見て、質量がどのように変化するかを確認したいと思います。
従属変数 "mass"があり、それから独立変数 "month"、"year"、"month * year"があります。 「個人」はランダム変数です。
ただし、数か月間の値が欠落しているため、"month * year"をモデルに追加すると、モデルは機能しません（値はありません）。
この問題に対する解決策があるかどうかを知りたいのですが。
前もって感謝します ！！！
再：交差し、欠けているデータたった5年間のデータで、私はデータのグラフィカルな表示から始めることをお勧めします - 60ヶ月すべての間時系列。 季節的なパターンがあるように思われる場合は、モデルに月を含めること（またはおそらく月のいくつかの組み合わせ）が重要になります。 傾向がある場合は、傾向を見つけやすいはずです。 より複雑なのは、時間とともに変化する季節的パターンです。つまり、季節ごとの変動は毎年異なります。 それはあなたがモデル化しようとしていることのように思えます - しかし、5年間の月別データでは、どの統計的検定でも変化する季節的パターンを見つけることは難しいと思います。 最後に、どのモデルを実行している場合でも、不足しているデータを処理するために "Informative Missing"オプションを選択できるように、Fit Modelプラットフォームを使用することをお勧めします。 あるいは、不足しているデータを帰属させることをお勧めします。
再：交差し、欠けているデータMonth値をどのようにコーディングしますか？1-12？もしそうなら、年の中に月を入れ子にします。月は1から60までだと思いました。
再：交差し、欠けているデータお返事ありがとうございます。
モデルに「月」だけを入れた場合のみ、すべての年を合わせて、各月の質量平均が得られます。これは、経時的な質量変動の一般的なパターンを得るのに適しています。
年だけを入力すると、年ごとの質量平均が得られますが、私の場合は年ごとの質量パターンに違いがあるかどうかを知りたいので、「月*年」というインタラクションを含める必要があると思います。
再：交差し、欠けているデータ私はあなたが独立した予測因子を持っていないと思います。月と年は、同じ予測子である時間の異なる間隔です。それはモデルC + T + F（T）+ T * f（T）を入力するようなものです。
線形予測子では、MonthまたはYearを使用し、両方を同時に使用しないでください。
