8 サンプルが欠落しているデータセットに対してARMAを使用しています。それらをどのように扱いますか？線形/非線形補間を行うか、それらを除外して、間にデータが欠落している2つのサンプルを連続したサンプルと見なすことをお勧めしますか？ time-series arima missing-data fitting interpolation — ボブ ソース
9 何もする必要はありません。ARMAモデルは、時系列内の欠損値を使用して簡単に推定できます。尤度を計算するには、ARMAモデルの状態空間表現を使用する必要があります。Rを使用する場合、これはarima()関数によってすでに自動的に処理されます。 — ロブ・ハインドマン ソース ご意見ありがとうございます。尤度を計算するとはどういう意味ですか？行方不明のサンプルに対して何らかの回帰を行うべきだと言っていますか？ — ボブは 5 ARMAモデルを推定する最良の方法は、最尤推定です。そのためには、モデルとパラメーターを指定してデータの尤度を計算する必要があります。適切なARMAソフトウェアはこれを行いますが、欠落した値を処理するために必要な状態空間表現を使用してすべてのソフトウェアが行うわけではありません。 — Rob Hyndman 参考にしていただけませんか？私はそれを自分で実装する必要があります:) — ボブ