你好，想请教一个问题，一篇论文中对变量的定义和数据来源的说明中，发现有些变量是时间序列数据，而有些变量是截面数据，论文的目的是用Weibull hazard model做实证分析。

比如 variable1  它所描述的数据为1970-2015的时间序列数据
     variable2  它所描述的数据为2000-2010年的平均值
     variable3  ......
     variable4  ......

     实在想不通它的数据结构是什么样子的？

是不是以下这种形式呢？先谢谢啦。

year   variable1               varible2    variable3   variable4  ...
1970        数值                 缺失        ...         ...
1971        数值                 缺失
1972        数值                 缺失
1973        数值                 缺失
1974        数值                 缺失
1975        数值                 缺失
1976        数值                 缺失
1977        数值                 缺失
1978        数值                 缺失
…         …                  …
2000        数值        2000-2015年变量2的平均值
2001        数值        2000-2015年变量2的平均值
2002        数值        2000-2015年变量2的平均值
2003        数值        2000-2015年变量2的平均值
2004        数值        2000-2015年变量2的平均值
2005        数值        2000-2015年变量2的平均值
2006        数值        2000-2015年变量2的平均值
2007        数值        2000-2015年变量2的平均值
2008        数值        2000-2015年变量2的平均值
2009        数值        2000-2015年变量2的平均值
2010        数值        2000-2015年变量2的平均值
2011        数值        2000-2015年变量2的平均值
2012        数值        2000-2015年变量2的平均值
2013        数值        2000-2015年变量2的平均值
2014        数值        2000-2015年变量2的平均值
2015        数值        2000-2015年变量2的平均值

应该是
id   time   var1   var2   
1    1       10     0.1
1    2       12     0.2
1    3       11     0.1
2    1       10     0.1
2    2       13     0.2
……

假如var2只 在 time 3 有数值，time 1,2都没有数值呢？

两种做法：1.var2只有time3一年或相邻几年的数据的话，所有的var2值都以在time3的数值或几年平均值代替，变成横截面数据，2.除了time1和time2，其它年份都有的话，要么选择保留缺失值，要么用time3代替或用插值法计算近似值

非常感谢，再请教一个问题，做weibull分析时，如果有一个变量在x年的数据缺失，那么软件运行的时候会不会自动删除x年的所有变量的数据？