1. Learn
    2. /
  2. คอร์ส
    3. /
  3. 在 R 中导入与管理金融数据
Connected

แบบฝึกหัด

处理缺失值

在第 3 章中，您使用过 na.locf() 将缺失值填充为前一个非缺失值。当不适合向前沿用前一个值时，可以使用插值法。在本练习中，您将探索两种插值方法：线性插值与样条插值。

线性插值会在两个已知数据点之间的直线上计算中间值。它适用于近似线性的数据，例如具有明显趋势的序列。样条插值更适用于没有强烈趋势的序列，因为它会利用多个数据点进行非线性近似。

请使用这两种方法为对象 DGS10 中 10 年期国债利率的 3 个缺失值进行插值。然后将结果与 na.locf() 的输出进行比较。

คำแนะนำ

100 XP
  • 补全命令，使用 na.approx() 通过线性插值填补缺失值。
  • 补全命令，使用 na.spline() 通过样条插值填补缺失值。
  • 将 locf、approx 和 spline 合并为一个名为 na_filled 的对象。
  • 补全命令以绘制 na_filled。