缺失NA值会对时间序列的平稳性、趋势性和周期性等造成影响，导致结果不可靠。如果数据中存在NA值，常见的处理方法是插值、删除或使用其它缺失值处理方法。但是，如果您想要通过NA值进行分组回归，也可以使用一些方法来处理。

一种可能的方法是将NA值视为一组，然后利用r语言中的分组函数进行回归。例如，可以使用ifelse语句将NA值替换为新的分组变量，然后将这个新变量用于回归分析。另外，也可以使用r语言中的自动缺失值处理函数，例如na.action = na.pass或na.action = na.omit等，这些函数可以在回归模型中跳过NA值或自动删除缺失值。

需要注意的是，使用NA值进行回归分析可能会引入偏差或噪声，因此需要谨慎处理。如果您的研究问题可以允许一定程度的数据缺失，建议使用其它缺失值处理方法来保证模型的可靠性。