r语言，混频数据回归

#混频数据
您好，

我在运行混频数据数据回归（u-midasr）的时候， 出现了以下的问题：
代码：r1<-midas_r(roa_ts~nt_ts+mls(Kbw_ts,0:11,12), start=NULL)

错误： There are NAs in the middle of the time seriesError in attr(ysave, "tsp") <- c(time(yy)[range(y_index)], frequency(yy)) :
invalid time series parameters specified

我不知道这个问题出现在哪里， 没有办法解决这个错误， 请帮忙解答！谢谢！

检查下数据是否存在缺失值

您好，谢谢您的回复！
确实是有缺失值的，但是在混频数据回归里面，为了保持数据长度一致， 不是需要用缺失值来补充吗？

博主，求助求助
如何写置信区间预测程序
#调用程序包
library(sampling)
library(dplyr)
library(magrittr)
library(TeachingSampling)
library(lpSolve)
library(grid)
library(Matrix)
library(survival)
library(survey)

#读取数据
ly=read.table("F:×atistics Grade2019/抽样技术/作业/result.txt",sep=" ",head=TRUE)
#简单随机抽样
N=nrow(ly)
n=20
s=srswor(n,N)
s
data.srswor=getdata(ly,s)
#估计
pw=rep(N/n,n)
fpc=rep(N,n)
agsrswor=as.data.frame(cbind(data.srswor,pw,fpc))
dsrswor<-svydesign(id = ~1,weights = ~pw,data = agsrswor,fpc = ~fpc)

#人均最终成绩，估计量的方差及其在95%的置信水平下的置信区间
svymean(Total,dsrswor,deff=TRUE)
#总最终成绩，估计量的方差及其在95%的置信水平下的置信区间
svytotal(Total,dsrswor,deff=TRUE)

#比率估计（用平时成绩做辅助变量）
#估计人均最终成绩，估计量的方差及其在95%的置信水平下的置信区间
ratio<-svyratio(Total,U_result,dsrswor)
lucym<-data.frame(U_result=mean(ly$U_result))
predict(ratio,lucym$U_result)
#估计总最终成绩，估计量的方差及其在95%的置信水平下的置信区间
ratio<-svyratio(Total,U_result,dsrswor)
lucyt<-data.frame(U_result=sum(ly$U_result))
predict(ratio,lucyt$U_result)

#回归估计（用平时成绩做辅助变量）
#估计人均最终成绩，估计量的方差及其在95%的置信水平下的置信区间
reg<-svyglm(TotalU_result,design=dsrswor)
lucym<-data.frame(U_result=mean(ly$U_result))
predict(reg,newdata = lucym)
#估计总最终成绩，估计量的方差及其在95%的置信水平下的置信区间
reg<-svyglm(TotalU_result,design=dsrswor)
lucyt<-data.frame(U_result=mean(ly$U_result))
predict(reg,newdata = lucyt,total = N)