要恢复被删除的年份并填补缺失值，您可以尝试以下几种方法：

1. 插值法：根据前后年份的数据趋势进行插值。例如线性插值、多项式插值或样条插值。

2. 时间序列分析：使用ARIMA模型、状态空间模型等对时间序列数据进行预测来填充缺失的年份。

3. 使用类似年份的数据：如果存在类似条件下的其他年份数据，可以参考这些年的数据来估计缺失年份的值。

4. 聚类或回归分析：通过与其他变量的关系（如经济指标、人口等），建立回归模型或进行聚类分析，然后用模型预测或同类均值填充缺失值。

5. 专家判断或历史资料：如果可能，可以咨询相关领域的专家或者查找历史文献，获取人为判断或原始记录来补充缺失数据。

在使用这些方法时，请注意数据的特性和缺失值的原因，选择最合适的策略。同时，填补后的数据应谨慎对待，最好进行敏感性分析以检验结果的稳健性。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用

1.在删除前用preserve命令，然后再用restore命令恢复至删除前
2.任何数据导入进行统计前均会进行备份，用备份的数据重新导入
3.另一种设置多个时间点，可以恢复回去的，但不知道能否进行嵌套地设置数据恢复