আমি কিছু অনুপস্থিত পর্যবেক্ষণের সাথে জলবায়ু ডেটা একটি সিরিজ সময় ব্যতীত মান সনাক্ত করার চেষ্টা করছি। ওয়েবে অনুসন্ধান করে আমি অনেকগুলি উপলব্ধ পন্থা পেয়েছি। এর মধ্যে, স্ট্রল পচনটি প্রবণতা এবং seasonতু উপাদানগুলি অপসারণ এবং বাকী অংশটি অধ্যয়ন করার অর্থে মনে হয়। এসটিএল পড়া : essতুর ভিত্তিতে একটি asonতু-ট্রেন্ড পচন প্রক্রিয়া , stlপরিবর্তনশীলতা নির্ধারণের জন্য সেটিংস নির্ধারণে নমনীয় বলে মনে হয়, বহিরাগতদের দ্বারা ক্ষতিগ্রস্থ হয় না এবং অনুপস্থিত মান সত্ত্বেও প্রয়োগ করা সম্ভব। তবে, Rচার বছরের পর্যবেক্ষণ সহ এটি প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি এবং http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/stl.html অনুসারে সমস্ত পরামিতি সংজ্ঞায়িত করেছি ত্রুটি:
"time series contains internal NAs"(কখন na.action=na.omit), এবং
"series is not periodic or has less than two periods"(কখন na.action=na.exclude)
আমি দ্বিগুণ পরীক্ষা করে দেখেছি যে ফ্রিকোয়েন্সিটি সঠিকভাবে সংজ্ঞায়িত হয়েছে। আমি ব্লগগুলিতে প্রাসঙ্গিক প্রশ্নগুলি দেখেছি, তবে এর সমাধান করতে পারে এমন কোনও পরামর্শ আমি পাইনি। stlহারানো মান সহ কোনও সিরিজে প্রয়োগ করা কি সম্ভব নয় ? আমি এগুলিকে বিচ্ছিন্ন করতে খুব নারাজ, যেহেতু আমি নিদর্শনগুলি (এবং ফলস্বরূপ সনাক্তকরণ ...) চালু করতে চাই না। একই কারণে, আমি পরিবর্তে আরিমা পন্থাগুলি ব্যবহার করা কতটা যুক্তিযুক্ত হবে তা আমি জানি না (এবং যদি মূল্যবোধগুলি এখনও একটি সমস্যা হয়ে থাকে)।
stlঅনুপস্থিত মানগুলির সাথে সিরিজটিতে প্রয়োগ করার কোনও উপায় জানেন বা আপনি যদি বিশ্বাস করেন যে আমার পছন্দগুলি পদ্ধতিগতভাবে সুরক্ষিত নয়, বা আপনার আরও ভাল কোনও পরামর্শ আছে তবে দয়া করে ভাগ করুন । আমি মাঠে বেশ নতুন এবং প্রাসঙ্গিক তথ্যের স্তূপ দ্বারা অভিভূত।