HyperAIHyperAI
منذ 11 أيام

imputeTS: استكمال القيم المفقودة في السلاسل الزمنية باستخدام لغة R

{Thomas Bartz-Beielstein, Steffen Moritz}
imputeTS: استكمال القيم المفقودة في السلاسل الزمنية باستخدام لغة R
الملخص

يُركّز حزمة imputeTS على ملء الفجوات في السلاسل الزمنية أحادية المتغير (univariate time series). تقدّم الحزمة تنفيذًا لعدد من خوارزميات ملء الفجوات الحديثة جدًا، بالإضافة إلى وظائف رسمية لتمثيل إحصائيات البيانات المفقودة في السلاسل الزمنية. وعلى الرغم من أن ملء الفجوات يُعدّ مشكلة معروفة ومتداولة جدًا ضمن الحزم المتوفرة في لغة R، فإن العثور على حزم قادرة على ملء القيم المفقودة في السلاسل الزمنية أحادية المتغير يُعدّ أكثر تعقيدًا. وتكمن الأسباب في هذا التحدي في حقيقة أن معظم خوارزميات ملء الفجوات تعتمد على الارتباطات بين المتغيرات (inter-attribute correlations)، بينما يتطلب ملء الفجوات في السلاسل الزمنية أحادية المتغير استخدام الاعتماد الزمني (time dependencies) بدلًا من ذلك. يقدّم هذا البحث مقدمة حول حزمة imputeTS وخوارزمياتها وأدواتها المقدمة، كما يقدّم نظرة سريعة على ملء الفجوات في السلاسل الزمنية أحادية المتغير ضمن بيئة R.

imputeTS: استكمال القيم المفقودة في السلاسل الزمنية باستخدام لغة R | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI