我有很多时间序列对象看起来像
Jan Feb Mar Apr ...... 2007 1 2 3 NA 2008 3 4 5 7 2009 4 2 NA 1 . .
我想预测用rforecast填写缺失的数据，通过积极寻找NA并用预测值填充它们，例如使用jan，feb，2007年3月和预测4月然后使用2007,2008年和然后是2009年的jan和feb，以及forcast march等等 . 有没有一种方法不涉及复杂的for循环？
在这种情况下，预测并没有多大意义 . 正如评论中所提到的，这将意味着仅使用jan，feb，mar预测2007年4月 .
在这种情况下更好的是使用适当的时间序列插补方法 .
哪些可以在这些包中找到：
imputeTS （na.kalman（）和其他人）
zoo （na.StructTS（））
forecast （na.interp（））
如果您坚持预测，那么预测/反向组合将是最佳选择 . （另见https://stats.stackexchange.com/a/213975/92235）
1 回答
在这种情况下，预测并没有多大意义 . 正如评论中所提到的，这将意味着仅使用jan，feb，mar预测2007年4月 .
在这种情况下更好的是使用适当的时间序列插补方法 .
哪些可以在这些包中找到：
imputeTS （na.kalman（）和其他人）
zoo （na.StructTS（））
forecast （na.interp（））
如果您坚持预测，那么预测/反向组合将是最佳选择 . （另见https://stats.stackexchange.com/a/213975/92235）