Signal data often contains missing values. Effective replacement (imputation) of the missing values can have significant positive effects on processing the signal. In this paper, we compare three commonly employed methods for estimating missing values in time series data: forward fill, backward fill, and mean fill. We carry out a large scale experimental analysis using 3,600 AR(1)-based simulated time series to determine the optimal method for estimating missing values. The results of the numerical experiments show that the forward and backward fill methods are better suited for times series with large positive correlations, while the mean fill method is better suited for times series with low or negative correlations. The extensive and exhaustive nature of the numerical experiments provides a definitive answer to the comparison of the three imputation methods.


翻译:信号数据通常包含缺失值。 有效替换( 估计) 缺失值可能对处理信号产生显著的积极影响。 在本文中, 我们比较了三种常用的方法来估计时间序列数据中的缺失值: 前填、 后填和 中填。 我们用 3 600 AR(1) 模拟时间序列来进行大规模实验分析, 以确定缺失值的最佳估算方法。 数字实验的结果显示, 前填和后填方法更适合具有大正对应关系的时间序列, 而中填方法更适合低或负对应关系的时间序列。 数字实验的广泛性和详尽性为比较三种估算方法提供了明确答案。

0
下载
关闭预览

相关内容

【KDD2021】图神经网络,NUS- Xavier Bresson教授
专知会员服务
62+阅读 · 2021年8月20日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
159+阅读 · 2020年6月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
强化学习扫盲贴:从Q-learning到DQN
夕小瑶的卖萌屋
52+阅读 · 2019年10月13日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
上百份文字的检测与识别资源,包含数据集、code和paper
数据挖掘入门与实战
17+阅读 · 2017年12月7日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
5+阅读 · 2020年10月22日
VIP会员
相关VIP内容
【KDD2021】图神经网络,NUS- Xavier Bresson教授
专知会员服务
62+阅读 · 2021年8月20日
一份简单《图神经网络》教程,28页ppt
专知会员服务
123+阅读 · 2020年8月2日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
159+阅读 · 2020年6月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
强化学习扫盲贴:从Q-learning到DQN
夕小瑶的卖萌屋
52+阅读 · 2019年10月13日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
上百份文字的检测与识别资源,包含数据集、code和paper
数据挖掘入门与实战
17+阅读 · 2017年12月7日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员