本篇内容主要讲解“如何解决stata出现“no observations”的问题”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何解决stata出现“no observations”的问题”吧!

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在stata中进行回归、时间序列分析、面板数据分析时，常常会出现“no observations”的问题，如下所示：

这是2009年1月-2017年12月的美国国债利率的相关时间序列的excel格式数据。

我们通过stata中的file——import——Excel spreadsheet菜单操作导入excel文件时，并将第一行作为变量命名后，就将excel文件导入到stata里

此时，我们对TB1YR进行单位根检验（首先需要tsset DATE定义时间变量），会出现“no observations”的问题

这个问题通过查询相关网站及其资料，可以发现“no observations”的问题并不完全是TB1YR这个变量出现缺失值或者变量数值为字符型的原因，主要原因来自于DATE这个日期变量虽然在这里为整数数值型（int）或者数值型（float）变量，但是它的数据格式：1/1/2009，并不符合传统的stata关于时间、日期的数据格式。

在网上许多人针对该问题，提出了destring DATE, replace的办法，将DATE转换为“数值型变量”的方法，但是这个方法并不奏效：

DATE already numeric; no replace表明DATE已经是numeric型无需转换。

网上还有很多人采用了很多方法，但是也不有效，那针对这种问题该怎么办呢？

笔者认为，既然问题出在DATE上，且通过各种手段无法改变DATE的属性的情况下，不妨重新生成一个关于日期的变量t，并赋予数值型数值，可以解决该问题。

因为日期变量DATE或t并不参与实际的回归或时间序列分析过程，而是一个定义的指标性变量。解决的过程如下：

通过egen t=group（DATE）生成一个完全数值型的时间变量，然后用tsset t 将其定义，最后进行单位根检验，可以看到不会出现“no observations”的问题。

此时t变量的呈现形式为：

到此，相信大家对“如何解决stata出现“no observations”的问题”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！