缺失数据警告 R

Question

我有一个数据框，其中包含不同位置的气候值，例如 temperature_max、temperature_min...。数据收集是时间序列数据，有一些特定的日子没有数据登记。我想估算考虑日期和位置（在数据框中放置变量）

我试图用amelia 来估算那些缺失值。但是没有对警告信息进行插补

检查变量：

head(df): PLACE, DATE, TEMP_MAX, TEMP_MIN, TEMP_AVG

PLACE    DATE        TEMP_MAX      TEMP_MIN     TEMP_AVG
F      12/01/2007       19.7         2.5          10.1
F      13/01/2007       18.8         3.5          10.4
F      14/01/2007       17.3         2.4          10.4
F      15/01/2007       19.5         4.0          9.2
F      16/01/2007       
F      17/01/2007       21.5         2.8          9.7
F      18/01/2007       17.7         3.3          12.9
F      19/01/2007       18.3         3.8          9.7
A      16/01/2007       17.7         3.4          9.7
A      17/01/2007       
A      18/01/2007       19.7         6.2          10.4
A      19/01/2007       17.7         3.8          10.1
A      20/01/2007       18.6        3.8          12.9

这只是我的数据集的一些记录。

DF = amelia(df, m=4, ts= c("DATE"), cs = c("PLACE")) 

其中 DATE 是时间序列数据（2001 年 1 月 1 日、2001 年 2 月 1 日、2001 年 3 月 1 日...），但如果按 PLACE 过滤，则时间序列不相等（不是同一个星号和结尾时间）。

我有 3 个问题：

1. 我不确定是否应该为所有地点提供完整的时间序列数据，我的意思是所有地点的开始和结束时间相同。

2. 我没有使用滞后或多时间参数，所以我是否在考虑时间序列影响的情况下正确估算？虽然我检查了 R 包信息，但我不确定如何使用 lag 参数。

3. 最后一个问题是，当我尝试使用该代码时，会出现警告 并且没有进行任何插补。

警告：数据中存在完全缺失的观察结果。 这些观察结果将在最终数据集中保持不变。

-- 插补1--

自举样本中没有丢失数据：EM 链是不必要的

-- 插补2--

自举样本中没有丢失数据：不需要 EM 链

-- 插补3--

自举样本中没有丢失数据：不需要 EM 链

-- 插补4--

自举样本中没有丢失数据：不需要 EM 链

有人可以帮我解决这个问题吗？

非常感谢您的宝贵时间！

Answer 1

1. 对于软件而言，不同地点的开始和结束日期是否不同并不重要。我认为这更多取决于您和您对数据的想法。我会问自己，如果这些数据缺失（随机缺失），我会在你的数据集中创建空行。

2. 您希望使用滞后来使用变量的过去值来改进对缺失值的预测。它不是强制性的（即，即使没有这样的规范，该函数也可以估算丢失的数据），但它可能很有用。

3. 我联系了包的作者，他告诉我您需要指定 splinetime 或 polytime 参数以确保 Amelia 将使用时间序列信息进行估算。例如，如果您设置 polytime = 3，它将基于时间的立方进行估算。如果你这样做，我认为你不应该再看到那个错误了。