Manejo muchos datos basados en el tiempo, donde cada fila corresponde a un promedio por hora y cada columna corresponde a una lectura del instrumento. A veces, estos instrumentos fallan durante una o dos horas seguidas y la columna tiene un valor en blanco. Sin embargo, estos procesos responden con bastante lentitud, por lo que sé que los valores de los instrumentos probablemente estén entre el último valor bueno antes de la interrupción y el primer valor bueno antes de la interrupción. Las fallas de los instrumentos suelen ser independientes y, como tales, se sigue confiando en los otros instrumentos durante estos momentos.
Estoy familiarizado con Explore Missing Values, pero no creo que vea ninguna "Interpolación faltante". ¿Hay alguna opción para completar los valores faltantes usando una línea recta entre el último valor válido y el siguiente valor válido?
Para procesos dependientes del tiempo (crecimiento, estacionalidad, etc.), los valores interpolados localmente pueden tener más sentido que las diferentes opciones de imputación en JMP 14.
Dos ejemplos de JSL para completar valores perdidos por interpolación usando 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())));
¡Hola, David Leber!
No menciona qué versión de JMP está usando, pero de lo que está hablando se llama Imputación.Debe buscar Impute Missing Values en la documentación.
Modern JMP tiene excelentes capacidades de imputación, e incluso hay complementos disponibles para imputaciones para otras versiones anteriores de JMP.
Buena suerte.
