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大神^_^想再请教一个问题，对于如下表格的面板数据，其中变量abc是存在缺失值的，而变量def数据是完整的，假设abc与def有密切的关系，我想用mi impute — Impute missing values方法，利用def（完整的数据）对abc（缺失数据）进行估计。发现可以用以下方法实现对面板数据每个子样本abc缺失值的估计：mi set wide
mi register imputed abc
mi impute pmm   abc  def   if number==1, add(1) rseed(10000)  force
mi impute pmm   abc  def   if number==2, add(1) rseed(10000)  force
mi impute pmm   abc  def   if number==3, add(1) rseed(10000)  force
......
mi impute pmm   abc  def   if number==100, add(1) rseed(10000)  force

是否有什么好的办法，不需要执行100次程序，而使用循环语句执行这100次的多重补漏呢？谢谢啦^_^

number	time	Name	abc	def
1	1	aaa	516	13
1	2	aaa	892	99
1	3	aaa	439	20
1	4	aaa	762	36
1	5	aaa	395	18
1	6	aaa	109	21
2	1	bbb		17
2	2	bbb	516	31
2	3	bbb	229	24
2	4	bbb		33
2	5	bbb		42
2	6	bbb	603	60
3	1	ccc		25
3	2	ccc		17
3	3	ccc		39
3	4	ccc		52
3	5	ccc	897	76
3	6	ccc	563	25
…	…	…	…	…
…	…	…	…	…
…	…	…	…	…
100	1	zzz	109	27
100	2	zzz	138	36
100	3	zzz	152	49
100	4	zzz		36
100	5	zzz		77
100	6	zzz	201	92

大神，我尝试写了一个条件循环语句，但是stata没有任何反应，也没有报错和提示信息，请教一下您，问题可能出在哪啊，程序如下：

mi set wide
mi register imputed abc
  forvalues i = 1(1)100{
  if number == `i' {
  local mi impute pmm abc def, add(1) rseed(10000) force
  }
}