Ada beberapa metode untuk membuat perkiraan deret waktu yang sama (mis. Holt-Winters, ARIMA, ...). Namun saat ini saya sedang mengerjakan set data spasi tidak beraturan berikut, yang memiliki jumlah titik data yang bervariasi per tahun dan tidak ada interval waktu reguler antara titik-titik tersebut:
Plot:
Sampel Data:
structure(list(date = structure(c(664239600, 665449200, 666658800,
670888800, 672184800, 673394400, 674517600, 675727200, 676936800,
678146400, 679356000, 680565600, 682984800, 684194400, 685404000,
686613600, 687823200, 689036400, 690246000, 691455600, 692665200,
695084400, 696294000, 697503600, 698713200, 699922800, 701132400,
703548000, 705967200, 707176800, 708472800, 709682400, 710805600,
712015200, 713224800, 714434400, 715644000, 716853600, 718063200,
719272800, 720486000, 721695600, 722905200, 724114800, 726534000,
727743600, 728953200, 730162800, 732668400, 733788000, 734911200,
737416800, 739144800, 741650400, 744069600, 746575200, 751413600,
756169200, 761612400, 766533600, 771285600, 776124000, 780962400,
785804400, 790642800, 795481200, 800316000, 805154400, 808869600,
813708000, 818463600, 823302000, 828741600, 833580000, 838418400,
843256800, 848098800, 853542000, 858380400, 863215200, 868053600,
872892000, 875311200, 880153200, 884991600, 892291920, 897122048,
901956780, 907055160, 912501900, 917083860, 919500720, 924354660,
929104882, 934013100, 938851554, 948540840, 958809480, 963647580
), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), y = c(3.36153,
-0.48246, 5.21884, 18.74093, 37.91793, 28.54938, 33.61709, 63.06235,
68.65387, 77.23859, 87.11039, 84.03281, 93.62154, 99.91251, 100.50264,
93.77179, 84.5999, 67.36365, 41.30507, 18.19424, 0.958, -15.81843,
-14.5947, 5.63223, 6.98581, 4.49837, 12.14337, 26.38595, 38.18156,
39.49169, 45.91298, 64.2627, 65.20289, 95.34555, 98.09912, 102.53325,
101.76982, 95.17178, 93.00834, 81.43244, 59.84896, 44.55941,
22.71526, 8.64943, 12.36012, -3.73631, -1.29231, -1.24887, 27.38948,
33.22064, 28.50297, 39.53514, 52.27092, 64.83294, 79.8159, 107.36236,
69.52707, 12.95026, 13.36662, 27.65264, 61.13918, 82.24249, 85.89012,
13.9803, -11.97099, 8.03575, 55.61148, 93.62154, 107.10067, 88.11689,
18.06141, -32.83151, 18.01798, 60.92196, 100.39437, 112.40503,
54.1048, 2.59809, 31.10314, 56.46477, 58.4749, 124.68055, 100.5016,
43.5316, -7.5386, 35.20915, 37.08925, 83.0716, 83.22325, 29.5081,
-32.7452, -50.63345, 29.00605, 58.2997, 85.3864, 110.4178, -38.66195,
16.16515, 71.64925)), .Names = c("date", "y"), row.names = c(NA,
-99L), class = "data.frame")Pikiran pertama saya adalah mengumpulkan data dengan menghitung rata-rata bulanan. Namun ini akan menyebabkan berbulan-bulan dengan nilai yang hilang dan keakuratan kedua akan hilang jika beberapa nilai dalam satu bulan digantikan oleh agregat rata-rata. Untuk memecahkan masalah pertama, seseorang dapat mengusulkan untuk menghitung agregat triwulanan. Tetapi dalam hal ini sampel data akan relatif kecil.
Jadi pertanyaan saya adalah bagaimana pendekatan Anda akan membuat perkiraan titik data berikutnya untuk set data yang diberikan (jika mungkin dengan R). Apakah ada praktik terbaik untuk menangani rangkaian waktu yang tidak beraturan?