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에서 시계열 예측에 대해 누락 된 값을 추정하는 불규칙 간격 시계열 데이터를 보간
우리 불규칙적으로 이격 된 시계열에 대해 다음 값이 :는 R
Lines <- "20/03/2014,9996792524
21/04/2014,8479115468
21/09/2014,11394750532
16/10/2014,9594869828
18/11/2014,10850291677
08/12/2014,10475635302
22/01/2015,10116010939
26/02/2015,11206949341
20/03/2015,11975140317
09/04/2015,11526960332
29/04/2015,9986194500
16/09/2015,,11501088256
13/10/2015,11833183163
10/11/2015,13246940910
16/12/2015,13255698568
27/01/2016,13775653990
23/02/2016,13567323648
22/03/2016,14607415705
11/04/2016,13835444224
04/04/2016,14118970743"
우리는 시계열에이 변환하고자하는과 그런 다음 보간법을 사용하여 간격을 채 웁니다 (na.appox()을 사용 하시겠습니까?). 이 시계열 데이터를 R로 보간하여 주기적으로 간격을 두어 예측을 할 수 있도록하려면 어떻게해야합니까? ARIMA와 같은 예측 모델을 이미 시도했습니다. 그러나 이들은 모두 정기적으로 간격을 둔 데이터를 기대합니다.
@ZheyuanLi 데이터가 1 분 간격으로 4 년 동안 장치에 출력됩니다 (많은 데이터 값). 우리는 시간 경과에 따른 데이터에서 최고점을 발견했습니다 (즉,이 값이 무엇인지). 국경 장치에는 다른 월별 시계열을 얻을 수 없기 때문에 이러한 값을 제공하는 데는 여러 가지 제한이 있습니다. 그렇지 않으면 일을 그렇게 복잡하게 만들지 않을 것입니다. – learnerX