pmodel.response.data.fr ame <- function(ob ject, ...){
    ######
    ###省略非关键
    ######
    y <- model.response(ob ject) #得到被解释变量序列，是pseries类
    ptransform(y, model = model, effect = effect, theta = theta)
}

ptransform <- function(x, model = NULL, effect = NULL, theta = NULL, ...){
    ######
    ###省略非关键
    ######
    if (model == "random"){
    ######
    ###省略非关键
    ######
        if (effect == "twoways" & is.pbalanced(x)) #得到的被解释变量传递至此
            x <- x - theta$id * Between(x, "individual") -
                theta$time * Between(x, "time") + theta$total * mean(x)
    }
    ######
    ###省略非关键
    ######
}

#由于是pseries, is.pbalanced函数调用Method：is.pbalanced.pseries

is.pbalanced.pseries <- function(x, ...) {
  index <- attr(x, "index")
  return(is.pbalanced(index[[1]], index[[2]]))
}
#index中第一列为时间，第二列为被解释变量
#index的类没有对应Method，调用is.pbalanced.default

is.pbalanced.default <- function(x, y, ...) {
    ######
    ###省略非关键
    ######
}

###报错是 缺少参数"y",也没有缺省值，说明你的被解释变量有问题，具体看自己的数据，可以看看是不是因为格式什么的问题被当做了NA

具体参见plm包源代码 est_plm.R, tool_model.extract.R, is.pconsecutive_pbalanced.R