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  3. 사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석
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연습 문제

결측값 대체 - II

시계열 데이터 처리에는 대부분 여러 방법이 있고, 결측치 처리도 마찬가지예요. 이전 연습 문제에서 보았듯이 locf와 nocb 방식은 모두 데이터의 증가 패턴에 대해 일정한 가정을 필요로 합니다. locf가 더 보수적이고 nocb가 더 공격적이지만, 둘 다 결측으로 인해 계단형 증가를 만들어 냅니다.

그런데 데이터가 선형적으로 증가할 것이라고 예상할 만한 근거가 있다면 어떨까요? 이럴 때는 시간에 따라 양 끝 데이터의 가중을 두어 결측 구간 사이의 값을 생성하는 선형 보간(linear interpolation)이 더 유용할 수 있습니다.

이번 연습에서는 보간법을 사용해 시간에 따른 선형 값을 추정하는 na.approx() 명령으로 gdp_xts의 결측값을 채워 보겠습니다.

지침

100 XP
  • na.approx()를 사용해 gdp_xts의 결측값을 선형 보간으로 채우세요. 새 xts 객체 이름은 gdp_approx로 저장하세요.
  • plot.xts()로 새 xts 객체를 그리세요.
  • 새 xts 객체에서 1993년의 GDP를 조회하세요.