Interpolação linear
Para dados contínuos e numéricos — em que os valores podem assumir qualquer ponto dentro de um intervalo — a interpolação linear costuma ser a melhor opção de imputação. Dados como temperatura, altitude e renda per capita são exemplos em que a interpolação linear pode ser usada.
Neste exercício, você vai identificar o número de valores ausentes na série temporal maunaloa_missing e usar interpolação linear para imputar esses valores.
maunaloa_missing, zoo e ggplot2 estão disponíveis para você.
Este exercício faz parte do curso
Manipulando Dados de Séries Temporais em R
Instruções do exercício
Determine a contagem de observações de
maunaloa_missingque sãoNA.Use interpolação linear para preencher os valores ausentes em
maunaloa_missing; atribua o resultado amaunaloa_linear.Gere um
ggplotdemaunaloa_linear, com a linha na cor vermelha.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Count the number of missing values
___
# Fill in values with linear approximation
___
# Generate a full ggplot of maunaloa_linear
ggplot(___,
aes(___)) +
scale_y_continuous() +
___