我有一个时间列和2个变量的数据。(例如下面的)
df <- structure(list(time = c(15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24,
25, 26), var1 = c(20.4, 31.5, NA, 53.7, 64.8, NA, NA, NA, NA,
120.3, NA, 142.5), var2 = c(30.6, 47.25, 63.9, 80.55, 97.2, 113.85,
130.5, 147.15, 163.8, 180.45, 197.1, 213.75)), .Names = c("time",
"var1", "var2"), row.names = c(NA, -12L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))
var1的NA很少,我想用var1和var2中剩余值之间的线性回归填充NA。
请帮助!! 如果您需要更多信息,请告诉我
答案 0 :(得分:2)
以下是使用lm
预测R中的值的示例。
library(dplyr)
# Construct linear model based on non-NA pairs
df2 <- df %>% filter(!is.na(var1))
fit <- lm(var1 ~ var2, data = df2)
# See the result
summary(fit)
# Call:
# lm(formula = var1 ~ var2, data = df2)
#
# Residuals:
# 1 2 3 4 5 6
# 8.627e-15 -2.388e-15 1.546e-16 -9.658e-15 -2.322e-15 5.587e-15
#
# Coefficients:
# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
# (Intercept) 2.321e-14 5.619e-15 4.130e+00 0.0145 *
# var2 6.667e-01 4.411e-17 1.511e+16 <2e-16 ***
# ---
# Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
#
# Residual standard error: 7.246e-15 on 4 degrees of freedom
# Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: 1
# F-statistic: 2.284e+32 on 1 and 4 DF, p-value: < 2.2e-16
#
# Warning message:
# In summary.lm(fit) : essentially perfect fit: summary may be unreliable
# Use fit to predict the value
df3 <- df %>%
mutate(pred = predict(fit, .)) %>%
# Replace NA with pred in var1
mutate(var1 = ifelse(is.na(var1), pred, var1))
# See the result
df3 %>% as.data.frame()
# time var1 var2 pred
# 1 15 20.4 30.60 20.4
# 2 16 31.5 47.25 31.5
# 3 17 42.6 63.90 42.6
# 4 18 53.7 80.55 53.7
# 5 19 64.8 97.20 64.8
# 6 20 75.9 113.85 75.9
# 7 21 87.0 130.50 87.0
# 8 22 98.1 147.15 98.1
# 9 23 109.2 163.80 109.2
# 10 24 120.3 180.45 120.3
# 11 25 131.4 197.10 131.4
# 12 26 142.5 213.75 142.5
答案 1 :(得分:2)
这是使用基础R的approx
函数的单行:
newvar1<-approx(df$time, df$var1, xout=df$time)
此函数将在相邻点之间应用线性近似,而不是&#34; www&#34;答案适用于所有点的线性近似。有了这些数据,两个解决方案都提供了相同的结果,因为时间和var1具有完美的线性关系,但情况可能并非总是如此 xout选项指定估计新值的位置,在这种情况下,我传递原始时间向量。
相关:请参阅spline
函数以获得立方近似值。
答案 2 :(得分:1)
我意识到这是一个古老的问题,但这可能是一种有用的蛮力技巧
生成线性模型
fit <- lm(var1 ~ var2, data = df)
使用coef()将系数保存到对象中
fit.c <- coef(fit)
fit.c
使用这些系数来生成预测值作为新变量。方括号中的数字表示向量fit.c中系数的位置。 fit.c [1]是截距。
df$pred <- fit.c[1] + fit.c[2]*df$var2
您此时可以替换原始变量中的NA值
df$var1[is.na(df$var1)] <- df$pred
但是我的直觉是不要覆盖原始变量中的值,而是将pred用于您为var1计划的任何目的。