R语言 时间序列分析 中 平稳性分析时出现如下情况：
adfTest(x,lags=1,type = c("c"))
#第一次adfTest 时 正常输出结果
#从第二次开始 就报错 不知什么原因，希望高手帮忙解答解答 谢谢。
adfTest(x,lags=2,type = c("c"));
# Error in if (PVAL == min(tablep)) { :
# 需要TRUE/FALSE值的地方不可以用缺少值
#下面这些 都报同样的错。
adfTest(x,lags=3,type = c("c"));
adfTest(x,lags=1,type = c("nc"));
adfTest(x,lags=2,type = c("nc"));
adfTest(x,lags=3,type = c("nc"));
adfTest(x,lags=1,type = c("ct"));
adfTest(x,lags=2,type = c("ct"));
adfTest(x,lags=3,type = c("ct"));
该回答引用ChatGPT-3.5
这个错误可能是由于输入数据 x 中含有缺失值（NA）导致的。建议您先检查数据集 x 中是否包含缺失值，如果有，则需要进行数据清洗，例如使用插值法填充缺失值或者将缺失值所在的时间段删除。
如果数据集 x 中没有缺失值，可以尝试将 na.action 参数设置为 na.pass，例如：
adfTest(x, lags = 1, type = c("c"), na.action = na.pass)
另外，如果您的时间序列数据中存在季节性，可以尝试在进行单位根检验之前对数据进行季节性差分或者季节性分解。
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
根据您提供的信息，错误提示为“需要TRUE/FALSE值的地方不可以用缺少值”，这通常是因为输入的参数有缺失值导致的。平稳性检验中常常需要对时间序列进行差分，因此需要先检查序列是否存在缺失值，如果存在缺失值需要进行插值或删除操作。您可以尝试使用以下代码查看序列是否存在缺失值：
any(is.na(x))
如果输出结果为TRUE，则说明序列中存在缺失值，需要先对缺失值进行处理。您可以使用以下代码将缺失值进行线性插值：
x[is.na(x)] <- approx(x, n = length(x))$y[is.na(x)]
或者使用以下代码将缺失值所在的行删除：
x <- na.omit(x)
处理完缺失值后，再进行平稳性检验即可。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据信息，以便更好地帮助您解决问题。
如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢