Substituir dados ausentes - I

Como você descobriu no exercício anterior, seus dados trimestrais de PIB parecem estar com várias observações faltando. Na verdade, sua chamada a summary() no exercício anterior revelou 80 pontos de dados ausentes!

Como você deve lembrar do primeiro curso de xts, xts e zoo oferecem várias funções para lidar com dados ausentes.

A técnica mais simples é o comando na.locf(), que leva adiante a última observação antes do valor ausente (daí, "last observation carried forward", ou locf). Essa abordagem costuma ser a mais apropriada para tratar a ausência de dados, especialmente quando você prefere ser conservador(a) em relação ao crescimento nos seus dados.

Uma abordagem similar funciona na direção oposta, pegando a primeira observação após o valor ausente e levando-a para trás ("next observation carried backward", ou nocb). Essa técnica também pode ser feita com o comando na.locf() definindo o argumento fromLast como TRUE.

Qual método é melhor depende do tipo de dado com que você está trabalhando e das suas expectativas sobre como os dados mudam ao longo do tempo.

Este exercício faz parte do curso

Estudo de Caso: Analisando Séries Temporais de Cidades em R

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Instruções do exercício

Use na.locf() para preencher os valores ausentes em gdp_xts com base na última observação levada adiante. Salve esse novo objeto xts como gdp_locf.
Use outra chamada a na.locf() para preencher os valores ausentes em gdp_xts com base na próxima observação levada para trás. Para isso, defina o argumento fromLast como TRUE. Salve esse novo objeto xts como gdp_nocb.
Plote cada um desses objetos usando plot.xts(). Inclua o comando par() já fornecido para exibir ambos os gráficos juntos.
Consulte cada objeto (gdp_locf e gdp_nocb) para o PIB em 1993.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Fill NAs in gdp_xts with the last observation carried forward
gdp_locf <- 

# Fill NAs in gdp_xts with the next observation carried backward 
gdp_nocb <- 

# Produce a plot for each of your new xts objects
par(mfrow = c(2,1))
plot.xts(___, major.format = "%Y")
plot.xts(___, major.format = "%Y")

# Query for GDP in 1993 in both gdp_locf and gdp_nocb

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