Gestionarea valorilor lipsă

Studiu de caz: Analiza seriilor de timp pentru un oraș în R

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

Valori lipsă

citydata

              pop
1980-01-01 562994
1981-01-01 564179
1982-01-01 565361
1983-01-01 565491
1984-01-01 566723
1985-01-01     NA
1986-01-01     NA
1987-01-01     NA
1988-01-01 570867
1989-01-01 572222
1990-01-01 574823

date dintr-o serie temporală reprezentate grafic cu valori lipsă

Completarea NA cu ultima observație

Ultima observație propagată înainte (LOCF)

citydata_locf <- na.locf(citydata)

plot.xts(citydata)
plot.xts(citydata_locf)

date dintr-o serie temporală cu valorile lipsă completate prin LOCF

Completarea NA cu următoarea observație

Următoarea observație propagată înapoi (NOCB)

citydata_nocb <- na.locf(citydata, fromLast = TRUE)

plot.xts(citydata)
plot.xts(citydata_nocb)

date dintr-o serie temporală cu valorile lipsă completate prin NOCB

Interpolare liniară

citydata_approx <- na.approx(citydata)

plot.xts(citydata)
plot.xts(citydata_nocb)

date dintr-o serie temporală cu valorile lipsă completate prin interpolare liniară

Să exersăm!

Studiu de caz: Analiza seriilor de timp pentru un oraș în R