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Last Observation Carried Forward (LOCF)

Eine weitere wichtige Imputationsmethode ist „Last Observation Carried Forward“ (LOCF). Diese Methode füllt fehlende Werte mit dem zuletzt beobachteten Wert, der vor dem fehlenden Wert liegt und nicht NA ist.

In dieser Übung imputierst du eine Zeitreihe mit den monatlichen Prüfungsnoten einer Studentin bzw. eines Studenten namens monthly_test_scores. Dieser Datensatz sowie die Pakete ggplot2 und zoo stehen dir zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Zeitreihen in R bearbeiten</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Verwende „last observation carried forward“, um fehlende Werte in monthly_test_scores zu imputieren; speichere das Ergebnis als monthly_scores_locf.

  • Vervollständige das erste autoplot(), um einen Plot der ursprünglichen Zeitreihe monthly_test_scores zu erzeugen.

  • Erzeuge einen Autoplot von monthly_scores_locf mit dem Theme ‚minimal‘ und der y-Achsen-Beschriftung "Examination Score (LOCF)".

  • Vergleiche den Plot von monthly_scores_locf mit dem Plot von monthly_test_scores, indem du zwischen den Plots wechselst.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Impute using last observation carried forward
___ <- ___

# Create a plot of the original time series 
autoplot(___) + 
  theme_minimal() + 
  labs(y = "Examination Score")

# Autoplot with theme and axis title and compare to the above plot
autoplot(___) + 
  ___
Code bearbeiten und ausführen