मैं कुछ लापता टिप्पणियों के साथ जलवायु डेटा की समय श्रृंखला में विषम मूल्यों का पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं। वेब पर खोज करने पर मुझे कई उपलब्ध दृष्टिकोण मिले। उनमें से, स्टाल अपघटन प्रवृत्ति और मौसमी घटकों को हटाने और शेष का अध्ययन करने के अर्थ में आकर्षक लगता है। एसटीएल पढ़ना : एक मौसमी-प्रवृत्ति अपघटन प्रक्रिया लूस के आधार पर , stlपरिवर्तनशीलता को असाइन करने के लिए सेटिंग्स का निर्धारण करने में लचीली प्रतीत होती है, बाहरी लोगों द्वारा अप्रभावित और लापता मूल्यों के बावजूद लागू करना संभव है। हालाँकि, http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/stl.html , I के Rअनुसार सभी मापदंडों को देखने और सभी मापदंडों को परिभाषित करने के साथ इसे लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। त्रुटि:
"time series contains internal NAs"(कब na.action=na.omit), और
"series is not periodic or has less than two periods"(कब na.action=na.exclude)।
मैंने दोहरी जाँच की है कि आवृत्ति सही ढंग से परिभाषित है। मैंने ब्लॉगों में प्रासंगिक प्रश्न देखे हैं, लेकिन ऐसा कोई सुझाव नहीं मिला जो इसे हल कर सके। क्या stlलापता मूल्यों के साथ श्रृंखला में आवेदन करना संभव नहीं है ? मैं उन्हें प्रक्षेपित करने के लिए बहुत अनिच्छुक हूं, क्योंकि मैं कलाकृतियों का परिचय (और फलस्वरूप पता लगाना ...) नहीं करना चाहता। उसी कारण से, मुझे नहीं पता कि ARIMA दृष्टिकोण का उपयोग करना कितना उचित होगा (और यदि लापता मान अभी भी एक समस्या होगी)।
कृपया साझा करें कि क्या आप stlलापता मूल्यों के साथ श्रृंखला में आवेदन करने का एक तरीका जानते हैं, या यदि आप मानते हैं कि मेरी पसंद विधिपूर्वक ध्वनि नहीं है, या यदि आपके पास कोई बेहतर सुझाव है। मैं इस क्षेत्र में काफी नया हूं और प्रासंगिक जानकारी के ढेर (अभिभूत ...) से अभिभूत हूं।