Ich arbeite mit vielen zeitbasierten Daten, bei denen jede Zeile einem stündlichen Durchschnitt und jede Spalte einem Instrumentenwert entspricht. Manchmal fallen diese Instrumente für eine oder zwei Stunden aus und die Spalte hat einen leeren Wert. Diese Prozesse reagieren jedoch ziemlich langsam, und daher weiß ich, dass die Instrumentenwerte wahrscheinlich irgendwo zwischen dem letzten guten Wert vor dem Ausfall und dem ersten guten Wert vor dem Ausfall liegen. Instrumentenausfälle sind typischerweise unabhängig, und daher wird den anderen Instrumenten in diesen Zeiten immer noch vertraut.
Ich bin mit Explore Missing Values vertraut, aber ich glaube nicht, dass ich "Interpolate missing" sehe. Gibt es eine Möglichkeit, fehlende Werte auszufüllen, indem eine gerade Linie zwischen dem letzten guten Wert und dem nächsten guten Wert verwendet wird?
Für zeitabhängige Prozesse (Wachstum, Saisonalität etc.) können lokal interpolierte Werte sinnvoller sein als die verschiedenen Imputationsoptionen in JMP 14.
Zwei JSL-Beispiele zum Auffüllen fehlender Werte durch Interpolation mithilfe von Splines.
//Example table with missing values
dt = New Table("untitled 28882",
Add Rows(10),
New Column("Time", Set Values([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])),
New Column("Data", Set Values([2, 4, ., 6, 7, 8, ., ., 13, 17]))
);
// 1. Create a new column with imputed missing values
dt << Bivariate(Y(:Data), X(:Time), Fit Spline(1e-15, {Save Predicteds}));
// 2. Or impute missing values directly in the original column
m = Spline Eval(
:Time << get values,
Spline Coef(:Time << get values, :Data << get values, 1e-15)
);
For Each Row(If(Is Missing(:Data), :Data = m[Row()], :Data << color cells(10, Row())));
Hallo David Leber!
Sie erwähnen nicht, welche Version von JMP Sie verwenden, aber Sie sprechen von Imputation.Sie sollten in der Dokumentation nach Impute Missing Values suchen.
Modernes JMP verfügt über einige großartige Imputationsfunktionen, und es sind sogar Add-Ins für Imputationen für andere ältere Versionen von JMP verfügbar.
Viel Glück.
