在研究疫情对工业影响的断点回归模型中，进行有效性检验，发现驱动变量在断点处不连续，可是驱动变量是疫情发生的前后月份，请问为什么会不连续呢？
不连续可能是由于多种原因引起的，例如数据质量问题，异常值的存在，模型假设不满足等。需要进一步评估和分析数据和模型是否正确，以确定原因并进行修正。
断点回归模型的驱动变量不连续，可能是由以下几种原因引起的：
数据问题：如果数据不连续或缺失，驱动变量就不连续。
偏差：可能存在模型偏差或误差，导致预测结果不符合实际情况。
其他因素：疫情以外的因素也可能影响驱动变量的变化。
建议检查数据是否准确，重新评估模型的偏差和误差，并考虑疫情以外的影响因素。
驱动变量不连续可能是因为：
1.采用的是不连续的数据，例如季度数据而不是月度数据；
2.在处理数据过程中可能存在缺失数据；
3.可能存在缺失重要的驱动变量；
4.驱动变量的定义方法不同导致的不连续。
建议对数据的处理进行详细的检查，以确定不连续的原因。
驱动变量不连续可能是由于数据问题造成的，例如数据缺失、数据记录错误等。也可能是由于疫情的起始时间和终止时间的不确定性导致的。建议进一步检查数据的准确性，并对疫情的起始和终止时间进行确定。