Usando ARMA quando faltam dados

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Estou usando o ARMA em um conjunto de dados com amostras ausentes. Como eu os trato? Você sugeriria fazer interpolação linear / não linear ou apenas mantê-los fora e considerar duas amostras com dados ausentes no intervalo como amostras consecutivas?

time-series arima missing-data fitting interpolation Prumo
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Respostas:

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Não há necessidade de fazer nada. Um modelo ARMA pode ser facilmente estimado com valores ausentes na série temporal. Você precisa usar a representação do espaço de estado de um modelo ARMA para calcular a probabilidade. Se você usar R, isso já será tratado automaticamente através da arima()função.

Rob Hyndman
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Obrigado por seu comentário. O que você quer dizer exatamente com computar a probabilidade? Você está dizendo que eu deveria fazer algum tipo de regressão para as amostras ausentes?
Bob
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A melhor abordagem para estimar um modelo ARMA é a estimativa de probabilidade máxima. Para isso, é necessário calcular a probabilidade dos dados, conforme o modelo e os parâmetros. Qualquer software ARMA decente fará isso, mas nem todos eles o fazem usando uma representação de espaço de estado necessária para lidar com os valores ausentes.
precisa
você poderia, por favor, fornecer uma referência? Eu preciso implementá-lo eu mesmo :)
Bob