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我写了以下命令 install.packages('imputeTS',dependencies=TRUE) 我收到消息了 The downloaded source packages are in
‘/tmp/RtmpgzU1J2/downloaded_packages 但是在尝试使用以下命令加载包时 library('imputeTS') 我收到错误消息 package or namespaceload failed for ‘imputeTS’: Error :
浏览 30修改于2021-01-16得票数 0
但是我得到了错误试验2:为windows安装ImputeTS包()我正在使用的R版本：CRAN 3.1.0#(success <- library("imputeTS", lib.loc = ".", logical.return = TRUE
浏览 1修改于2018-01-21得票数 1
imputeTS包使用这些数据生成绘图。是否可以从statsNA或ggplot_na_gapsize中提取“间隙大小”和“发生次数”？或者有没有其他方法来找出时间序列数据集中差距的平均大小？(您可以使用来自imputeTS包的imputeTS数据集)
(这是我第一次在这里提问，我对“r”相当陌生)
浏览 2修改于2021-11-13得票数 1
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这是关于R中的"imputeTS“包，我想知道是否有一种方法可以使用这个包进行多次估算？任何关于这样做的可能性的指导或指导都将不胜感激。
浏览 6提问于2021-07-28得票数 0
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有什么方法可以用imputeTS来预测多个回归变量的时间序列吗？我的所有X(x1，x2，. )都是用NAs表示的一分钟级数据。xn)是不带NAs的连续变量ae。
浏览 5修改于2020-12-06得票数 0
我正在试验imputeTS包中的函数。该软件包提供了几个函数来计算单变量时间序列数据中的缺失值。我测试了它们，它们都很棒，除了na_kalman函数。此函数更改原始数字向量。下面是一个例子。# Load packagesset.seed(123)
dat <- rnorm我还测试了来自imputeTS包的其他函数，如na_interpolation、na_locf、na_mean。他们没有这种行为。在运行这些函数之
浏览 0修改于2021-11-11得票数 1
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我的一位朋友最近开始在function上工作，并且有兴趣使用上面提到的函数来填充不同列中的NA值。此外，既然他打算对每一列进行时间序列分析，那么正确的方法应该是什么？
浏览 0提问于2019-11-01得票数 0
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最近，我将我的Ubuntu 16.04上的R从3.4.4升级到4.0.2，然后尝试将包imputeTS安装为Installing packagenon-zero exit status installation of package ‘imputeTS’ had non-zeroexit status> library(<e
浏览 7提问于2020-09-22得票数 1
运行库(ImputeTS)后，将收到以下消息：
3: imputeTS:由于na.interpolation(数据，i，选项)中的错误>，没有对第2列执行任何计算:输入x不是数字
4: imputeTS:由于na.interpolation(数据，i，选项)中的错误>，没有对第3列执行任
浏览 1提问于2018-08-24得票数 2
1回答
这是我的代码：library(PerformanceAnalytics)library(PortfolioAnalytics)portfolioReturns <- na.omit(ROC(p))library(quantmod)library(imputeTS
浏览 5修改于2021-12-16得票数 0
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library("imputeTS")little_slice <- slice[c(750: 850)]auto.arima") }为了寻求警告，我看到了这样的情况：
imputeTS
浏览 0修改于2019-02-03得票数 0
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git克隆-q --分支=主 C：\\imputets:无效参数致命:无法签出工作树警告:克隆成功，但签出失败。
浏览 4提问于2017-02-20得票数 0
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我使用的是ImputeTS，但是当我映射输出时，我可以看出数据已经输出了。在Excel中，当我使用直线计算时，它看起来更接近。我想避免这种情况，因为我过度依赖于太少的数据点。library("imputeTS")
m_auto <- na_kalman
浏览 23修改于2021-11-12得票数 2
我目前已经查看了imputeTS和zoo包，但它看不到当前数据是.. 1 2017-05-17 04:00:00
1 2017-05
浏览 7修改于2018-01-22得票数 1
= year, value = value, -`population.by.age` )%>% nest mutate(
interpolation = purrr::map(data, impute_nas, var = 'value', fun = imputeTS
浏览 0提问于2018-06-20得票数 2
2回答
我想要插值多个列的NA值，我可以使用na_interpolation(dataframe)
但是我想按状态插值所有的NA值。怎样才能做到呢？
浏览 8修改于2021-11-12得票数 1
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2回答
在这个系列中有许多缺失值(NA)，所以我使用线性插值来使用imputeTS包来计算缺失的值。在插值之前，我被告知要为作为动物园对象的计算值创建一个列。这取代了任何NA的温度和推测的温度。interpolation to impute missing valuesTempImp <- imputeTS
浏览 2修改于2019-09-18得票数 0
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