1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Xử lý Dữ liệu Chuỗi Thời gian trong R
Connected

Bài tập

Nội suy tuyến tính

Với dữ liệu liên tục và dạng số — nơi giá trị có thể nằm ở bất kỳ điểm nào trong một khoảng — nội suy tuyến tính thường là lựa chọn tốt để bù khuyết (imputation). Nhiệt độ, độ cao, và thu nhập bình quân đầu người là những ví dụ có thể dùng nội suy tuyến tính.

Trong bài tập này, bạn sẽ xác định số lượng giá trị thiếu trong chuỗi thời gian maunaloa_missing và dùng nội suy tuyến tính để bù các giá trị này.

maunaloa_missing, zoo, và ggplot2 đã được cung cấp cho bạn.

Hướng dẫn

100 XP

  • Xác định số lượng quan sát từ maunaloa_missing có giá trị NA.

  • Dùng nội suy tuyến tính để điền các giá trị thiếu trong maunaloa_missing; gán kết quả là maunaloa_linear.

  • Vẽ một ggplot của maunaloa_linear, với đường màu đỏ.