1
Мы имеем следующие значения для временных рядов, которые неравномерно разнесенных:Интерполирующие неравномерно распределенных данных временных рядов для оценки недостающих значений для прогнозирования временных рядов в R
Lines <- "20/03/2014,9996792524
21/04/2014,8479115468
21/09/2014,11394750532
16/10/2014,9594869828
18/11/2014,10850291677
08/12/2014,10475635302
22/01/2015,10116010939
26/02/2015,11206949341
20/03/2015,11975140317
09/04/2015,11526960332
29/04/2015,9986194500
16/09/2015,,11501088256
13/10/2015,11833183163
10/11/2015,13246940910
16/12/2015,13255698568
27/01/2016,13775653990
23/02/2016,13567323648
22/03/2016,14607415705
11/04/2016,13835444224
04/04/2016,14118970743"
Мы хотим, чтобы преобразовать это в временных рядов и затем заполните пробелы, используя некоторую форму интерполяции (используя na.appox(), возможно?). Как мы интерполируем данные временного ряда в R, чтобы сделать его на регулярной основе, чтобы мы могли сделать некоторое прогнозирование? Мы уже пробовали кучу моделей прогнозирования, таких как ARIMA. Тем не менее, все они ожидают, что данные на регулярной основе будут разнесены.
@ZheyuanLi Как это происходит, данные являются результатом работы устройства в течение 4 лет с интервалом в 1 минуту (много значений данных). Мы обнаружили пики в данных с течением времени (именно это и есть эти значения). На пограничном устройстве существует множество других ограничений, обеспечивающих эти значения, из-за которых получение приятного ежемесячного временного ряда невозможно. В противном случае я бы не стал так усложнять ситуацию. – learnerX