Interpolación lineal
Para datos continuos y numéricos —donde los valores pueden situarse en cualquier punto dentro de un rango—, la interpolación lineal suele ser la mejor opción para la imputación. Datos como la temperatura, la altitud y la renta per cápita son ejemplos donde podría usarse la interpolación lineal.
En este ejercicio, determinarás el número de valores ausentes en la serie temporal maunaloa_missing y usarás interpolación lineal para imputarlos.
Tienes disponibles maunaloa_missing, zoo y ggplot2.
Este ejercicio forma parte del curso
Manipular series temporales en R
Instrucciones del ejercicio
Determina cuántas observaciones de
maunaloa_missingsonNA.Usa interpolación lineal para rellenar los valores ausentes en
maunaloa_missing; asígnalo amaunaloa_linear.Genera un
ggplotdemaunaloa_linear, con una línea de color rojo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Count the number of missing values
___
# Fill in values with linear approximation
___
# Generate a full ggplot of maunaloa_linear
ggplot(___,
aes(___)) +
scale_y_continuous() +
___