请高手帮我看看在检验数据完整性的那部分，每行程序的作用，我没明白他是怎么找到数据缺失位置的，以及end后面的那几句有什么用？
Y=data(:,1);                                    % Endogeneous Variable 内生变量（数据第一列）

Q=data(:,2);                                    % Threshold Variable (Identical for all threshold variables)转换变量（数据第2列）

X=data(:,3:end);                                % Matrix of Explicative Variables 解释变量矩阵（数据第3列以后所有行）？？

N=N0;                                           % Number of Individual 变量个数

T=length(Y)/N;                                  % Time Dimension 时间域

NT=N*T;                                         % Total number of observations 观测值总数

K=size(X,2);                                    % Number of Explicative Variables 解释变量个数

%-------------------------
%---- Balanced Sample ----（样本完整性）
%-------------------------

balanced=1;                                                             % balanced=1 if the sample is balanced 当样本值完整时，balance=1

if sum(sum(isnan(data)))>0                                              % Not Balanced Sample（
    disp(' '),disp(' WARNING: The sample is not balanced'),disp(' ')    %显示 WARNING: The sample is not balanced

    balanced=0;                                                         % balanced=0 if the sample is not balanced 当样本数值不完整，balance=0；

end

missing=sum(isnan(data)')';                                             % Location of Missing Values 丢失数据的位置                        

sample(:,1)=ones(length(Y),1);                                          %使数据第一列全部等于1
sample(missing>0)=0;                                                    % Sample of Complete Data  ？？？      

balanced_indi=repmat((1:N),T,1);sample(:,2)=balanced_indi(:);           % Index of Individuals？？

sample(:,3)=repmat((1:T),1,N)';                                         % Index of Time？？

Qadj=Q(sample(:,1)==1);                                                 % Values of Qit on the Adjuted Sample？？

Xadj=X(sample(:,1)==1,:);                                               % Values of Xit on the Adjuted Sample？？

sampleAdj=sample(sample(:,1)==1,:);                                     % Adjusted Sample？？

NT=sum(sample(:,1));                                                    % Total number of observations？？