Je traite beaucoup de données temporelles, où chaque ligne correspond à une moyenne horaire et chaque colonne correspond à une lecture d'instrument. Parfois, ces instruments échouent pendant une heure ou deux à la fois et la colonne a une valeur vide. Cependant, ces processus réagissent assez lentement, et je sais donc que les valeurs de l'instrument se situent probablement quelque part entre la dernière bonne valeur avant la panne et la première bonne valeur avant la panne. Les pannes d'instruments sont généralement indépendantes et, en tant que telles, les autres instruments sont toujours fiables pendant ces périodes.
Je connais Explorer les valeurs manquantes, mais je ne pense pas voir de "Interpoler manquant". Existe-t-il une option pour remplir les valeurs manquantes en utilisant une ligne droite entre la dernière bonne valeur et la prochaine bonne valeur ?
Pour les processus dépendant du temps (croissance, saisonnalité, etc.), les valeurs interpolées localement peuvent avoir plus de sens que les différentes options d'imputation du JMP 14.
Deux exemples JSL pour remplir les valeurs manquantes par interpolation à l'aide de 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())));
Salut, David Leber !
Vous ne mentionnez pas la version de JMP que vous utilisez, mais ce dont vous parlez s'appelle Imputation.Vous devriez rechercher Imputer les valeurs manquantes dans la documentation.
JMP moderne possède d'excellentes capacités d'imputation, et il existe même des compléments disponibles pour les imputations pour d'autres versions plus anciennes de JMP.
Bonne chance.
