線形補間
値が連続的かつ数値で、ある範囲内のどこにでも取り得るデータでは、線形補間が欠損値補完の最適解となることが多いです。気温、標高、1人あたり所得などは、線形補間が使える代表例です。
この演習では、maunaloa_missing 時系列に含まれる欠損値の数を調べ、線形補間でそれらを補完します。
maunaloa_missing、zoo、ggplot2 が利用可能です。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ時系列データ操作
演習の手順
maunaloa_missingの中でNAとなっている観測値の数を求めてください。線形補間を用いて
maunaloa_missingの欠損値を埋め、結果をmaunaloa_linearに代入してください。maunaloa_linearのggplotを作成し、線の色を赤にしてください。
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。
# Count the number of missing values
___
# Fill in values with linear approximation
___
# Generate a full ggplot of maunaloa_linear
ggplot(___,
aes(___)) +
scale_y_continuous() +
___