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欠損値を処理する

第3章では、na.locf() を使って直前の欠損していない値で欠損値を埋めました。直前の値を前方に引き継ぐ方法が適切でない場合は、補間を使うことができます。この演習では、線形補間とスプライン補間という2つの方法を試します。

線形補間は、既知の2点を結ぶ直線上にある値を計算します。明確なトレンドがある系列など、比較的直線的なデータに適しています。スプライン補間は強いトレンドのない系列により適しており、複数のデータ点を用いた非線形の近似を計算します。

これら2つの方法を使って、オブジェクト DGS10 にある10年物Treasury利回りの3つの欠損値を補間してください。続いて、na.locf() の出力と結果を比較しましょう。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ金融データのインポートと管理

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演習の手順

  • na.approx() を使って、線形補間で欠損値を埋めるコマンドを完成させてください。
  • na.spline() を使って、スプライン補間で欠損値を埋めるコマンドを完成させてください。
  • locf、approx、spline を結合して、na_filled という1つのオブジェクトにまとめてください。
  • na_filled をプロットするコマンドを完成させてください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# fill NA using last observation carried forward
locf <- na.locf(DGS10)

# fill NA using linear interpolation
approx <- ___(DGS10)

# fill NA using spline interpolation
spline <- ___(DGS10)

# merge into one object


# plot combined object
___(___, col = c("black", "red", "green"))
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