গেলম্যান অ্যান্ড হিল (2006) বলেছেন:
বাগগুলিতে, কোনও রিগ্রেশনে অনুপস্থিত ফলাফলগুলি সহজেই ডেটা ভেক্টর, এনএ এবং সমস্তগুলি অন্তর্ভুক্ত করে সহজেই পরিচালনা করা যায়। ত্রুটিগুলি স্পষ্টভাবে ফলাফলের পরিবর্তনশীলকে মডেল করে এবং তাই প্রতিটি মডেলটিতে প্রতিটি মডেলটিতে অনুপস্থিত মূল্যবোধগুলিতে এই মডেলটি ব্যবহার করা তুচ্ছ।
এটি পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য জ্যাজিএস ব্যবহার করার সহজ উপায় বলে মনে হচ্ছে। তবে অনুপস্থিত ফলাফলগুলির সাথে পর্যবেক্ষণগুলিও প্যারামিটারের অনুমানগুলিকে প্রভাবিত করে? যদি তা হয়, তবে জাগস যে ডেটাসেটে দেখছে সেগুলিতে এই পর্যবেক্ষণগুলি রাখার কোন সহজ উপায় আছে, তবে সেগুলি প্যারামিটারের অনুমানগুলিকে প্রভাবিত না করে? আমি কাটা ফাংশনটি নিয়ে ভাবছিলাম, তবে এটি কেবল জগস-এ নয়, কেবল বুগসে উপলব্ধ in