Interpolacja liniowa
W przypadku danych ciągłych i liczbowych – gdzie wartości mogą przyjmować dowolną wartość z pewnego zakresu – interpolacja liniowa jest często najlepszą metodą imputacji. Przykłady takich danych to temperatura, wysokość nad poziomem morza czy dochód per capita.
W tym ćwiczeniu określisz liczbę brakujących wartości w szeregu czasowym maunaloa_missing, a następnie użyjesz interpolacji liniowej do ich uzupełnienia.
Do dyspozycji masz maunaloa_missing, zoo oraz ggplot2.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Manipulowanie danymi szeregów czasowych w R
Instrukcje do ćwiczenia
Wyznacz liczbę obserwacji w
maunaloa_missing, które mają wartośćNA.Użyj interpolacji liniowej, aby uzupełnić brakujące wartości w
maunaloa_missing; przypisz wynik do zmiennejmaunaloa_linear.Wygeneruj wykres
ggplotdlamaunaloa_linearz linią w kolorze czerwonym.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Count the number of missing values
___
# Fill in values with linear approximation
___
# Generate a full ggplot of maunaloa_linear
ggplot(___,
aes(___)) +
scale_y_continuous() +
___