考虑像下面这样的流行曲线，或任何其他基于计数的时间序列数据：
如果从挖掘记录、回顾性数据收集或只是通过信鸽而不是联邦快递发送的一系列病例报告中发现，我们知道有一组病例出现在这个时间线的某个地方，但是不是在这个时间线的什么地方，是否可以使用多重插补或其他概率技术将它们插入时间序列？
处理时间序列中的缺失数据
机器算法验证
时间序列
缺失数据
流行曲线
2022-04-08 17:08:53
2个回答
您可能想看看 Honaker, J. 和 King, G. (2010)。如何处理时间序列横截面数据中的缺失值。美国政治学杂志，54(2):561–581，以及相关的 R 包Amelia II，用于时间序列的多重插补。我不太确定您的应用程序在时间序列中的位置，但他们的插补模型非常复杂且可配置......所以也许。
不，这不是插补算法的任务。因为时间序列中没有缺失值。
所描述的是测量误差。
因此，与其搜索“插补”，不如使用“测量误差校正”一词来提供更好的结果。
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