Gestionează valorile lipsă

În capitolul 3, ai folosit na.locf() pentru a completa valorile lipsă cu ultima valoare disponibilă. Când această abordare nu este potrivită, poți apela la interpolație. În acest exercițiu, vei explora două metode de interpolație: liniară și prin spline.

Interpolația liniară calculează valori care se află pe o dreaptă trasată între două puncte de date cunoscute. Este o alegere bună pentru date aproximativ liniare, cum ar fi o serie cu un trend puternic. Interpolația prin spline este mai potrivită pentru serii fără un trend pronunțat, deoarece calculează o aproximare neliniară folosind mai multe puncte de date.

Folosește aceste două metode pentru a interpola cele trei valori lipsă ale ratei titlurilor de stat pe 10 ani din obiectul DGS10. Apoi compară rezultatele cu cele obținute prin na.locf().

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Completează comanda pentru a folosi na.approx() și a completa valorile lipsă prin interpolație liniară.
Completează comanda pentru a folosi na.spline() și a completa valorile lipsă prin interpolație spline.
Unește locf, approx și spline într-un singur obiect numit na_filled.
Completează comanda pentru a reprezenta grafic na_filled.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# fill NA using last observation carried forward
locf <- na.locf(DGS10)

# fill NA using linear interpolation
approx <- ___(DGS10)

# fill NA using spline interpolation
spline <- ___(DGS10)

# merge into one object


# plot combined object
___(___, col = c("black", "red", "green"))

Editează și rulează codul