Описание тега imputets

Описание тега Вопросы с тегом
Пакет R для предоставления функций для замены пропущенных значений временного ряда (вменение).

imputeTS представляет собой r-пакет для замены отсутствующих данных временных рядов ( вменение).

Он предлагает несколько различных реализаций алгоритма вменения. Помимо алгоритмов вменения, пакет также предоставляет функции построения и печати статистических данных о недостающих данных временных рядов.

Пакет предназначен для работы почти со всеми входами числовых временных рядов:

Методы вменения

Вот краткий обзор доступных алгоритмов вменения на выбор:

  • na.interpolation (вменение отсутствующего значения путем интерполяции)
  • na.kalman (Вменение отсутствующих значений с помощью сглаживания Кальмана)
  • na.locf (Вменение отсутствующего значения последним перенесенным наблюдением)
  • na.ma (вменение отсутствующих значений с помощью взвешенной скользящей средней)
  • na.mean (Вменение отсутствующего значения по среднему значению
  • na.random (Вменение отсутствующего значения случайной выборкой)
  • na.remove (удалить отсутствующие значения)
  • na.replace (заменить отсутствующие значения на определенное значение
  • na.seadec (Сезонная расстановка отсутствующих значений)

  • na.seasplit (Сезонный расчет отсутствующих значений)

    Это довольно широкий обзор. Сами по себе функции в основном предлагают больше, чем один алгоритм. Например, na.interpolation может быть установлен на линейную, постоянную или сплайн-интерполяцию.

Установка

Пакет imputeTS можно найти на CRAN. Для установки выполните в R:

install.packages("imputeTS")

Если вы хотите установить последнюю версию из GitHub (может быть нестабильным) запустить:

library(devtools) install_github("SteffenMoritz/imputeTS")

Применение

  • Вменение

    Чтобы ввести (заполнить все отсутствующие значения) временного ряда x, выполните следующую команду: na.interpolation(x) Результатом является временной ряд x, в котором все NA заменены разумными значениями.

    Это всего лишь один пример алгоритма вменения. В этом случае интерполяция была предпочтительным алгоритмом для расчета замен NA. Есть несколько других алгоритмов (см. Также под заголовком "Алгоритмы импутации"). Все функции вменения названы одинаково, начиная с na. за которым следует метка алгоритма, например na.mean, na.kalman,...

  • Сюжет

    Чтобы построить статистику отсутствующих данных для временного ряда x, выполните следующую команду: plotNA.distribution(x)

    Это тоже всего лишь один пример сюжета. Всего существует четыре различных типа графиков недостающих данных. (см. также под заголовком "Графики с отсутствующими данными").

  • Печать

    Чтобы распечатать статистику об отсутствующих данных во временном ряду x, выполните следующую команду: statsNA(x)

Репозитории

Виньетки

Другие источники

Связанные теги